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Enregistrement W2562304456 · doi:10.4039/tce.2015.21

Historical trends in Canadian forest entomology

2015· article· en· W2562304456 sur OpenAlexafffundabout
Dan T. Quiring, Vanessa Quiring, Anne-Marie Quiring, Sara Edwards

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of ManitobaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésEntomologyBuprestidaeCurculionidaeGeographyBark beetleBark (sound)Longhorn beetleEcologyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada has a distinguished history of research in forest entomology. The number of peer-reviewed publications emanating from studies in forest entomology in Canada greatly increased following the Second World War. Much of the outstanding historical success in Canadian forest entomological research is attributable to the work of entomologists employed by the Canadian Forest Service, who authored the majority of studies until the mid 1970s and usually published them in The Canadian Entomologist. Since that time the majority of studies have been published by Canadian universities in a broad range of journals. Most early research in forest entomology in Canada was carried out by men, but since that time the proportion of forest entomological research carried out by women has increased significantly. The majority of research in central and eastern Canada focussed on defoliators and their natural enemies and host plants whereas the majority of research in western Canada examined bark beetles (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae) and their natural enemies and host plants. Although publications on defoliators and their natural enemies have occurred continuously throughout the historical development of forest entomology in Canada, the numbers of publications on wood borers (Coleoptera: Buprestidae, Cerambycidae) and bark beetles and their natural enemies have never been higher than they are presently.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0140,027
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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