OF MOOSE AND MAN: THE PAST, THE PRESENT, AND THE FUTURE OF HUMAN DIMENSIONS IN MOOSE RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
There is a gap between a growing interest to study the moose/human interface (MHI) and the actual effort made to understand this human dimension (HD) component in research. A content analysis of Alces 1974-2001 showed that the relative contribution of HD-papers increased until 1991 but decreased thereafter. Of 66 HD-articles published, 68% of the papers covered how man affects moose with hunting and collisions the single most important topics, and 15% were about values (economic and attitudes). Outside Alces, articles appeared that were underrepresented in Alces or in the Proceedings of the North American Moose Conference and Workshop. I identify four priority HD-areas for future studies: (1) how do people react to changing densities and distributions?; (2) which management alternatives are acceptable for managing the urban and suburban MHI and what makes them acceptable?; (3) how important are to non-consumptive users?; and (4) what are the population dynamics and attributes of the consumptive user and what makes important to consumptive users? A scientific challenge is to further merge ecological and social science to integrate this in management strategies. ALCES VOL. 39: 11-26 (2003)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».