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Enregistrement W1968712723 · doi:10.1890/0012-9623-95.3.264

Better Safe than Sorry: Planning for Safe and Successful Fieldwork

2014· article· en· W1968712723 sur OpenAlexaff
Lori D. Daniels, Suzie Lavallee

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Ecological Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Variety (cybernetics)Graduate studentsMedical educationField (mathematics)Test (biology)PsychologyEngineering ethicsPublic relationsComputer sciencePedagogyEngineeringPolitical scienceMedicineGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although enjoyable and rewarding, fieldwork has inherent hazards and risks. In this article, we describe five steps to help students plan for safe and successful fieldwork in a variety of study sites. In addition to identifying potential hazards and mitigating them, successful graduate research should include a communications plan, strong leadership and awareness of power relationships among faculty, graduate students and undergraduate student assistants. We provide example scenarios, based on actual student experiences, to “test” if your team is well‐prepared for a range of possible situations that may arise in the field. Lastly, we outline a workshop that integrates these steps to facilitate safety planning for graduate students in Forestry at the University of British Columbia.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,347 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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