Notice bibliographique
Résumé
This book, Environmental Social Sciences , represents the best of what’s happening in social science right now: (1) it exemplifies the movement toward interdisciplinary research; (2) it rejects the pernicious distinction between qualitative and quantitative in the conduct of social research; and (3) it makes clear the value for all social scientists of training in a wide range of methods of collecting and analyzing data. I treat these in turn. 1. Interdisciplinary social science. Environmental science has always been an interdisciplinary effort. The Science Citation Index lists 163 journals in the category of environmental science. Look through the top 10 journals (the ones with an impact factor of 4.0 or more) and the range of disciplines is clear: biologists, chemists, meteorologists, paleontologists, geologists … Increasingly, it is common to see articles – like one by Clougherty (2010) on gender analysis in the distribution of the effects of air pollution, or one by Knoke et al . (2009) on reconciling the subsistence needs of farmers in Ecuador with the need for conserving forests, or one by Rosas-Rosas and Valdez (2010) on the impact of fees from deer hunts on the willingness of landowners in Mexico to suspend killing of pumas and jaguars – articles that can only be described as social science. (We see this as well in medical science, where the very best journals now also routinely publish articles that also can only be described as 100% social science.)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,551 | 0,490 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».