Notice bibliographique
Résumé
David Warrell Animals, especially large ones, wild and domesticated, should always be treated with respect and not approached unnecessarily. Tigers, lions, leopards and other big cats, hyenas, domestic dogs, jackals, wolves, bears, elephants, rhinos, hippopotamuses, buffaloes, bison, domestic cattle, moose, elk, other large deer and antelopes, domestic and wild pigs, rams, tapirs, chimpanzees, baboons, ostriches, cassowaries, and even ferrets have killed people. Learn about the local hazards by asking the residents. Be vigilant at all times. Beware of wandering alone and unprotected between dusk and dawn when most attacks by large mammals occur. Travel in groups, do not stray from vehicles, and do not take dogs with you; they attract large predators. A look-out armed with a large caliber rifle (preferably >0.35 mm) is essential if you are working in the open in country inhabited by big game animals. All bears, even giant pandas, are potentially dangerous carnivores. Mothers with cubs are responsible for 80% of attacks on people. In North America, where backpackers and campers in national parks are victims of daytime/ evening attacks, black bears (Ursus americanus) were responsible for about 5.8 attacks and 0.3 deaths/year, while brown bears (U. arctos), including grizzlies and Kodiak bears, were responsible for about 1.65 attacks and 0.6 deaths/year in the 1990s. Brown bears also kill and injure people in Romania, Scandinavia, and other parts of Europe. Polar bears (U. maritimus) are the most predatory, aggressive, and dangerous of all, killing six people in Canada (1965–85), and attacking 50 people in Svalbard (Spitzbergen, Norway) (1973–86) ( p. 592–3). Asian sloth bears (Melursus ursinus) killed 48 people and injured 687 in Madya Pradesh, India (1989–94).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».