Patterns, puzzles and people: implementing hydrologic synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There have been several calls made for hydrologic synthesis research: namely activities which unify diverse data sources across sites, scales and disciplines to uncover new connections and to promote a holistic understanding of water science. This paper draws on the NSF‐funded Hydrological Synthesis Project (HSP) run by the University of Illinois at Urbana‐Champaign to elucidate mechanisms, benefits and challenges of implementing hydrologic synthesis research from the perspectives of participants in a pilot research study. Two broadly different mechanisms of implementing synthesis were adopted in the HSP: 6‐week Summer Institutes in which Ph.D. students conducted team‐based research under the guidance of faculty mentors, and focused workshops which disseminated knowledge and shared experiences between scientists at many different career levels. The Summer Institutes were a test bed in which new ideas could be explored, assisted students in developing a wide range of skills, and were highly productive, but posed challenges for mentors and students because the ‘new’ research topics initiated during the Institutes' programmes needed to be completed in competition with students' ongoing Ph.D. research or mentor's existing research programs. The workshop‐based model circumvented this conflict and was also highly productive, but did not offer the same opportunity to experiment with new ideas as part of the synthesis research. Leadership, trust, flexibility and long gestation times were all important to bringing synthesis research to a positive resolution. Funding models that embrace the exploratory aspects of synthesis and provide adequate support to mentors and students over these long timescales would facilitate future hydrologic synthesis research. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».