Finding a PATH toward Scientific Collaboration: Insights from the Columbia River Basin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
"Observed declines in the Snake River basin salmon stocks, listed under the U.S. Endangered Species Act (ESA), have been attributed to multiple causes: the hydrosystem, hatcheries, habitat, harvest, and ocean climate. Conflicting and competing analyses by different agencies led the National Marine Fisheries Service (NMFS) in 1995 to create the Plan for Analyzing and Testing Hypotheses (PATH), a collaborative interagency analytical process. PATH included about 30 fisheries scientists from a dozen agencies, as well as independent participating scientists and a technical facilitation team. PATH had some successes and some failures in meeting its objectives. Some key lessons learned from these successes and failures were to: (1) build trust through independent technical facilitation and multiple levels of peer review (agency scientists, independent participating scientists and an external Scientific Review Panel); (2) clarify critical uncertainties by developing common data sets, detailed sensitivity analyses, and thorough retrospective analyses of the weight of evidence for key alternative hypotheses; (3) clarify advice to decision makers by using an integrated life cycle model and decision analysis framework to evaluate the robustness of potential recovery actions under alternative states of nature; (4) involve key senior scientists with access to decision makers; (5) work closely with policy makers to clearly communicate analyses in nontechnical terms and provide input into the creation of management alternatives; and (6) recognize the trade-off between collaboration and timely completion of assignments."
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle