MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057662637 · doi:10.1111/j.1936-704x.2010.00081.x

The CARA Network: Building Latin American Capacity in Hydrogeology and Water Resource Management

2010· article· en· W2057662637 sur OpenAlexaff
David N. Bethune, M. Cathryn Ryan

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Water Research & Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationUniversidad Nacional Autonoma de Honduras
Mots-clésLatin AmericansProcurementVariety (cybernetics)Resource (disambiguation)HydrogeologyGroundwaterCapacity buildingBusinessWater resource managementGeographyEnvironmental planningEnvironmental resource managementEngineeringEnvironmental sciencePolitical scienceComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Ground water supplies the vast majority of water supply in Central America yet, prior to the last 15 years, there have been only a handful of appropriately educated hydrogeologists in the region. The CARA Network ( http://www.caragua.org ) began in 1999 with the intention of building capacity in hydrogeology and water resource management in Central America. Capacity is built at national (public) universities through applied two‐year M.Sc. programs with related teaching and research. Each university is strengthened through the creation of new faculty positions, faculty training, the procurement of equipment/books/software, and the dedication of infrastructure. To date, the CARA M.Sc. programs have trained (or have in a current program) almost 160 Latin American hydrogeologists at the M.Sc. level. CARA short courses and workshops have trained over 2000 water‐sector professionals in the region in a variety of water themes related to groundwater and water resource management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Contemporary Water Research & EducationMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207