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Enregistrement W2072958754 · doi:10.1111/j.1523-1739.2009.01282.x

Priorities for Improving the Scientific Foundation of Conservation Policy in North America

2009· article· en· W2072958754 sur OpenAlexaffabout
Reed F. Noss, Erica Fleishman, Dominick A. DellaSala, John Fitzgerald, Mart R. Gross, Martin B. Main, FIONA NAGLE, Stacey Lee O'Malley, Jon Rosales

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintPolitical scienceBiodiversityScience policyNatural resourceEnvironmental planningConservation biologyPublic policyEnvironmental resource managementEnvironmental ethicsPublic administrationGeographyEcologyEngineeringEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Society for Conservation Biology (SCB) can enhance conservation of biodiversity in North America by increasing its engagement in public policy. Toward this end, the North America Section of SCB is establishing partnerships with other professional organizations in order to speak more powerfully to decision makers and taking other actions--such as increasing interaction with chapters--geared to engage members more substantively in science-policy issues. Additionally, the section is developing a North American Biodiversity Blueprint, which spans the continental United States and Canada and is informed by natural and social science. This blueprint is intended to clarify the policy challenges for protecting continental biodiversity, to foster bilateral collaboration to resolve common problems, and to suggest rational alternative policies and practices that are more likely than current practices to sustain North America's natural heritage. Conservation scientists and practitioners can play a key role by drawing policy makers' attention to ultimate, as well as proximate, causes of biodiversity decline and to the ecological and economic consequences of not addressing these threats.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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