Notice bibliographique
Résumé
We thank all participants of the Digital Conservation Conference (May 2014, Aberdeen, UK) for laying the foundations of this Special Issue, Annie Robinson and Gina Maffey for their crucial input into the conference, all authors for contributing their work to the issue, and Bo Söderström, Ambio’s Editor-in-Chief, for the large amount of skill, energy and time invested. All papers have been rigorously peer-reviewed. We are very grateful to the 36 referees listed below: Steve Albon, the James Hutton Institute, Aberdeen, UK; Arjun Amar, University of Cape Town, South Africa; Karen Anderson, University of Exeter, UK; Debora Arlt, Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala, Sweden; Bob Askins, Connecticut College, New London, USA; Tom August, Centre for Ecology and Hydrology, Wallingford, UK; Iain Bainbridge, Scottish Natural Heritage, Edinburgh, UK; Elizabeth Boakes, University College London, UK; Bram Büscher, University of Wageningen, the Netherlands; Guillaume Chapron, Swedish University of Agricultural Sciences, Riddarhyttan, Sweden; Heather Doran, University of Aberdeen, UK; Rosaleen Duffy, University of London, UK; Gorry Fairhurst, University of Aberdeen, UK; Ioan Fazey, University of Dundee, UK; Rachel Finn, Trilateral Research and Consulting, London, UK; John Fryxell, University of Guelph, Canada; John Hallam, University of Southern Denmark, Odense, Denmark; Sandra Hamel, University of Tromsø, Norway; Maarten Jacobs, University of Wageningen, the Netherlands; Lucas Joppa, Microsoft Research, Redmond, USA; Steve Kelling, Cornell University, Ithaca, USA; Kerry Kilshaw, University of Oxford, UK; Christiane Lellig, Stratageme, Agentur für Social Change, Aldershot, UK; Nick Littlewood, the James Hutton Institute, Aberdeen, UK; Gina Maffey, University of Aberdeen, UK; Mariella Marzano, Forest Research, Roslin, UK; Fran Michelmoore Root, Northern Rangelands Trust, Isiolo, Kenya; Steve Redpath, University of Aberdeen, UK; Mark Reed, Birmingham City University, UK; Chris Sandbrook, UNEP-World Conservation Monitoring Centre, Cambridge, UK; Lisa Sargood, Digital Strategy & Innovation, Bristol, UK; Bill Sutherland, University of Cambridge, UK; Chris Thaxter, British Trust for Ornithology, Thetford, UK; Jean-Pierre Tremblay, Laval University, Quebec City, Canada; Audrey Verma, University of Aberdeen, UK; Jerry Wilson, Royal Society for the Protection of Birds, Edinburgh, UK.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,011 |
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 ».