Notice bibliographique
Résumé
In October 2002, I attended a wildlife capture course for veterinarians in South Africa. The course was attended by 6 veterinarians. Three from Canada, (Drs. Casey Ringleberg and Dr. Bob Georgeson, both from Ottawa, and myself, Dr. Irene Phillips from Calgary), 1 from Alaska, 1 from England, and 1 from Norway. The instructor was Andre Pinaar, a wildlife capture professional. We spent 8 days learning how and why to capture and transport native African wildlife, such as lions, rhinos, giraffe, buffalo, and zebra. We spent 2 days in Kruger National Park. One was spent at the veterinary camp with the park's veterinarian, Dr. Roy Bengis, and the head gunmaster, Fritz Rohr, who taught us how to load and fire the DAN-INJECT capture rifle. The 2nd day we spent as tourists touring the park. It was fabulous. On the last day of my trip, I went on a horseback riding safari. It was cut short, however, by the discovery of a dehydrated baby zebra that was left behind by his mother and was collapsed. We captured him and transported him back to the farm's barn and treated him. The capture was not without incident though. The baby zebra didn't appreciate being caught and he bit me on the leg. Lucky for me I was wearing jeans and they took the worst of it. The South African guys were wearing (and riding in) shorts. It was a great experience; not only to see the wildlife but to treat them. I would recommend this course to anyone interested in African wildlife. For more information on this program, contact Parawild Safaris at az.oc.dliwarap@irafas (submitted by Dr. Irene Phillips)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,457 | 0,195 |
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 ».