Spend time now, save time later: IPM lessons learned from the National Museum of Natural History, Smithsonian Institution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A case study involving a comprehensive inspection to discriminate between old and active pest infestations is described. Integrated pest management (IPM) processes within the National Museum of Natural History (NMNH), Smithsonian Institution, Division of Mammals (DOM) are challenging because of the size and composition of the collection, the age of storage equipment, and a low staffing to specimen ratio. Each specimen cabinet was inspected by IPM technicians during a 6-week period in late 2012. Following that inspection, two members of the NMNH collections program technician team began a 9-week project to clean 5,925 incidents in the affected cabinets in DOM storage areas in the Natural History Building downtown. The results of this project show that cleaning up a pest infestation in any natural history collection can be done in a reasonable amount of time and will help ensure the preservation of collections in the future. Knowing that the collections have been fully inspected and cleaned will allow staff in the DOM to easily and rapidly address future IPM issues in a structured way. Such efforts facilitate future IPM inspections because evidence of any new pest activity is no longer at risk of being overlooked due to debris from past infestations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».