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Enregistrement W2140052191 · doi:10.1111/j.1526-100x.2005.00020.x

The Two‐Culture Problem: Ecological Restoration and the Integration of Knowledge

2005· article· en· W2140052191 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth S. Higgs

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestoration ecologyEnvironmental restorationEcologyScope (computer science)Natural (archaeology)Environmental ethicsEnvironmental resource managementGeographyBiologyEnvironmental scienceArchaeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The terms “ecological restoration” and “restoration ecology” are frequently interchanged. Restoration ecology is the suite of scientific practices that constitute an emergent subdiscipline of ecology. Ecological restoration is the ensemble of practices that constitute the entire field of restoration, including restoration ecology as well as the participating human and natural sciences, politics, technologies, economic factors, and cultural dimensions. This paper is motivated by the concern that the broader practice of restoration may become narrowed over the next decade as a result of zealous attention to scientific and technological considerations, and that restoration ecology will trump ecological restoration. Scientific and technological acumen is necessary for successful restoration, but insufficient. Maintaining a broader approach to restoration requires respect for other kinds of knowledge than science, and especially the recognition of a moral center that is beyond the scope of science to address fully. An example of integrated restoration is presented: the ecological and cultural restoration of Discovery Island (near Victoria, British Columbia, Canada) by the Lekwungen people (Songhees First Nation).

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0120,078
Communication savante0,0150,021
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations170
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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