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Enregistrement W1976370845 · doi:10.1071/rj06000

Guest Editorial: Rangelands, weeds and biodiversity

2006· editorial· en· W1976370845 sur OpenAlexaff
A. C. Grice, Tara G. Martin

Notice bibliographique

RevueThe Rangeland Journal · 2006
Typeeditorial
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationDepartment of Agriculture, Fisheries and Forestry, Australian GovernmentUniversity of Pittsburgh
Mots-clésRangelandBiodiversityClearingNative plantGeographyInvasive speciesVegetation (pathology)AgroforestryIntroduced speciesEcosystemEcologyEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australian rangelands are important for the diverse assemblages of native plants and animals that they support as well as for the wide variety of products and services that they provide. These assemblages are of national and international, cultural, social, ecological and economic significance. Woinarski (2001) identified several processes that are threatening the biodiversity of Australian rangelands, including grazing pressure, the proliferation of artificial watering points, vegetation clearing, predation by introduced animals and inappropriate fire regimes. His review also highlighted the importance of invasion by non-native plant species, a threatening process for ecosystems in other parts of Australia and around the world. Biological invasions pose a major risk for individual native species, communities and the ecological processes upon which they depend. The papers in this Special Issue of The Rangeland Journal consider non-native plant species in relation to the threats that they pose to the biodiversity of Australian rangelands and how those threats may be managed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,011

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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