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Enregistrement W2171890366 · doi:10.1644/09-mamm-r-315.1

Recent Mammals of Alaska S. O. MacDonald , J. A. Cook . 2009. Recent Mammals of Alaska. University of Alaska Press. Fairbanks, Alaska. 387 pp. ISBN: 978-1-60223-047-7. price (hardbound: alkaline paper), $55.00.

2010· article· en· W2171890366 sur OpenAlexaboutno aff
Michael A. Mares

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonorArchaeologyEnvironmental ethicsGeographyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alaska is more than twice the size of Texas and has more than 10,000 km of coastline (the distance from Laramie, Wyoming, to Buenos Aires, Argentina). It is not only a vast land but also a difficult one in which to work during much of the year. Notable mammalogists, from C. Hart Merriam and Joseph Grinnell—the founders of mammalogy—to the authors and their students (many of whom are pictured in this book), have worked diligently to clarify the fauna of this northernmost state, a last redoubt for much of the American megafauna. The book begins with a nice overview of the history of Alaska's mammal collectors and scientific expeditions. These were heroic efforts in the early days of exploration. On an early expedition Major Robert Kennicott died of heart failure while exploring the Yukon in 1866 (the Kennicott Glacier, Kennicott Valley, and Kennicott River are named in his honor). Kennicott was replaced by William Healey Dall (who first observed white sheep on Mt. McKinley, a species that would subsequently be named the Dall Sheep, Ovis dalli, when it was formally described by Nelson in 1884). Dall (who was a student of the Harvard anatomist and mammalogist, Jeffries Wyman, the father of forensic anthropology) had been exploring Siberia when he learned of Kennicott's death, and he left his Siberian expedition and moved to the Yukon River to continue the exploration of that area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,050

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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