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Enregistrement W1991197001 · doi:10.1139/z07-118

Second reply to the comment by Romero and Kannada on “Genetic analysis of 16th-century whale bones prompts a revision of the impact of Basque whaling on right and bowhead whales in the western North Atlantic”Appears in Can. J. Zool.<b>84</b>(7): 1059–1065.

2008· article· en· W1991197001 sur OpenAlexfundvenueno aff
Jeff W. Higdon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésWhalingWhaleConfusionHistoryGenealogyFisheryBiologyEthnologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The comments by A. Romero and S. Kannada (2006. Can. J. Zool. 84: 1059–1065) provide a brief summary of North Atlantic whaling history as a critique of T. Rastogi et al. (2004. Can. J. Zool. 82: 1647–1654) . However, they fall far short of providing an accurate review of whaling history in this region. The authors present a number of factual errors, misuse several key sources, and make significant omissions, ultimately defeating the purpose of providing information to biologists, managers, and historians. In this comment I highlight the mistakes in their representation of the history of North Atlantic whaling for bowhead whales ( Balaena mysticetus L., 1758). There are unacceptable errors for most nations covered, and for American whaling in particular. The authors assert that over 30 000 bowhead whales were landed by Yankee whalers in the North Atlantic when the vast majority were in fact taken on the Pacific grounds. Although a summary of whaling history is an admirable goal and of potential value, it is unfortunate that the authors missed such an opportunity by failing to adequately research this topic, failing to include important citations, and by including sources that do not provide the information indicated. Providing a whaling summary with such errors and omissions only adds further confusion to an already confusing theme.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0250,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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