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Enregistrement W2479855941 · doi:10.1002/9781118568170.ch60

Case Study

2015· other· en· W2479855941 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia White

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachWildlifePolitical sciencePublic relationsWildlife conservationPublic administrationBusinessEnvironmental planningGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, a growing cadre of committed professionals is making progress towards raising the ecological standards of transportation infrastructure. One important contributor to this progress has been conservation non-governmental organisations (NGOs). Through their special skill set, including media and public outreach, bringing volunteer labour and a capacity to influence policy and funding changes, NGOs play an important role in making positive changes for wildlife. While millions of people are involved in wildlife-vehicle collisions (WVC) globally, the general public remains woefully uneducated about the conflict between wildlife and transportation. The Miistakis Institute, a non-profit organisation affiliated with the University of Calgary, British Columbia, Canada, launched the ‘Road Watch in the Pass’ project, asking drivers using Highway 3 through Crowsnest Pass to report sightings of wildlife on a special website. Together, all sectors involved have made great strides in advancing the new science of road ecology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,007

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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