MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2064643000 · doi:10.1016/j.musmancur.2005.09.003

Research at Canadian zoos and botanical gardens

2005· article· en· W2064643000 sur OpenAlexaffabout
William A. Rapley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Museum Management and Curatorship · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSocioeconomics of Resources and Conservation
Établissements canadiensToronto Zoo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternBotanical gardenEcologyLibrary scienceGeographyBiologyEnvironmental planningPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research is an important part of the work of botanical gardens and zoos in Canada, enriching their public programs and improving management of living collections. Most of these institutions participate in research activities to some extent. Approximately a half-dozen zoos and aquaria, and a similar number of botanical gardens, have large, on-going research programs and are important centres for the training of highly-qualified personnel. About half of Canadian botanical gardens and arboreta are based at universities, and many others are municipal not-for-profit organizations. In contrast, no Canadian zoos are based at universities, although several have formal links including cross-appointed staff and active graduate programs in many disciplines. A wide range of research is undertaken by, or at, these institutions that are actively involved in a broad spectrum of conservation programs, both in situ and ex situ. Projects and programs include veterinary science, husbandry or plant propagation, animal (and visitor) behaviour, ecology, habitat rehabilitation, taxonomy, systematics, physiology and phenology. Regardless of their size, these institutions make contributions to discoveries and innovations, and provide excellent collaborative opportunities for academia. Living collections also provide specimens and biological samples for a range of academic investigation, such as DNA analysis for comparative genetic purposes or reference, forensic evaluation, pathological reference, parasitology, studies in comparative anatomy or physiology, and genome banking.

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)0,001
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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Museum Management and CuratorshipMême sujetSocioeconomics of Resources and ConservationTravaux en français237 207