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Enregistrement W1990608268 · doi:10.2134/agronj2005.0142

An Automated Template Approach for Generating Web‐Based Conservation Planning Worksheets

2006· article· en· W1990608268 sur OpenAlexaboutno aff
J. J. Steiner, Toshimi Minoura, Mariko Imaeda

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésWorksheetComputer scienceScripting languageWorld Wide WebDatabaseWeb pageWeb applicationOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An automated web‐form generator system was created to rapidly produce dynamic web‐based inventory and assessment worksheets that are used by the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS) to describe the condition of natural resources on farms and ranches. These worksheets are used by NRCS as part of the criteria for creating a conservation plan to qualify landowners for payments under the USDA Farm Bill Conservation Title. Presently, most worksheets are filled out by hand or in personal computer spreadsheets. If worksheets such as these were available over the web, landowners could also self‐assess the conditions on their farms or ranches before requiring assistance of NRCS conservation planners or technical service providers. Because many conservation worksheets have a similar style and behavior, we created an automated web‐script generator that produces a dynamic web‐page worksheet from a common template file and a configuration file. A worksheet‐specific configuration file provides the details for the worksheet. The template, configuration files, and web scripts are all in PHP (PHP hypertext processor). Each configuration file required approximately 5 h to program, a savings of more than 4 d compared with a web‐based worksheet programmed individually with a scripting language. In this way, various conservation worksheets can be quickly created for the web, as well as be easily maintained. As an example, we produced a suite of assessment worksheets used by Oregon NRCS with our automated web‐form conservation worksheet system. Those worksheets are accessible at: http://yukon.een.orst.edu/ms_apps/wq_indexes/forms/index_menu.html (verified 5 May 2006).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,017

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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