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Enregistrement W2274144568 · doi:10.5558/tfc2012-054

Trends in research and collaboration in the Canadian Model Forest Network, 1993–2010

2012· article· en· W2274144568 sur OpenAlexaffvenueabout
Brian Bonnell

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCentaur Memorial Fund for Nurses
Mots-clésBibliometricsEnvironmental resource managementGeographyKnowledge managementRegional scienceLibrary scienceComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fundamental principle of the Model Forest concept focuses on the generation and sharing of knowledge through research, innovation and collaboration. Over 380 papers, published in journals, have been identified that are based on research and other activities supported by a Model Forest in Canada. Bibliometrics is a research method used to measure scientific output, level of influence of a researcher or organization, changes in research focus and levels of collaboration between researchers and organizations. This study presents an analysis of research trends and collaborative research activity within the Canadian Model Forest Network from 1993 to 2010 based on journal articles produced during that time period. The analysis shows publication of research varies among Model Forests and individual projects. The most significant result is a clear trend towards increased national-level collaboration in research activities with the Canadian Forest Service and various universities acting as key hubs in the publication of the results of Model Forest-supported research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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