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Enregistrement W1520216114 · doi:10.1017/cbo9781139003339

The Management of Insects in Recreation and Tourism

2012· book· en· W1520216114 sur OpenAlexaff
Raynald Harvey Lemelin, Alaine Auger, Adam Dodd, J. F. Lockwood, David L. Pearson, Edward M. Spevak, T. R. New, Michael J. Samways, Adrian Franklin, Akito Y. Kawahara, Jaret C. Daniels, Alan L. Yen, Ko Veltman, Glen T. Hvenegaard, C. Michael Hall, Forrest L. Mitchell, Kelsey Johansen, Matt Shardlow, Crystal M. Ernst, Jessica J. Rykken

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationTourismAppealGeographyButterflyEntomologyBeautySociologyEnvironmental ethicsEcologyBiologyPolitical scienceAestheticsArtArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insects such as cockroaches, mosquitoes and bed-bugs are usually not highly sought amongst travellers or recreationists, yet each year, collectors, butterfly enthusiasts, dragonfly-hunters and apiarists collect, visit, document and raise insects for recreational purposes. Illustrating a range of human-insect encounters from an interdisciplinary perspective, this book provides the first insight into the booming industry of insect recreation. Case studies and examples demonstrate the appeal of insects, ranging from the captivating beauty of butterflies to the curious fascination of locust swarms, and challenge the notion that animals lacking anthropomorphic features hold little or no interest for humans. Throughout the book, the emphasis is on the innovators, the educators, the dedicated researchers and activists who, through collaboration across fields ranging from entomology to sociology and anthropology, have brought insects from the recreational fringes to the forefront of many conservation and leisure initiatives.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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