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Enregistrement W2563653974

South African research in the Southern Ocean : new opportunities but serious challenges : : commentary

2013· article· en· W2563653974 sur OpenAlexaff
Anne M. Treasure, Coleen L. Moloney, Åke Fagereng, Peter G. Ryan, Isabelle Ansorge, Marthán N Bester, Ken Findlay, Peter B. Best, Don A. Cowan, P J Nico de Bruyn, Christopher D. McQuaid, Rosemary A. Dorrington, P. William Froneman, Ian Meiklejohn, G.H. Grantham, Brian P. V. Hunt, Evgeny A. Pakhomov, Alakendra N. Roychoudhury, V. R. Smith, Steven L. Chown

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Threatened speciesConfusionField researchPoliticsPolitical scienceState (computer science)Investment (military)Research programClimate changeEconomic growthGeographyEnvironmental resource managementPublic relationsOceanographySociologyEcologyHabitatEconomicsSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Africa has a long track record in Southern Ocean and Antarctic research and has recently invested considerable funds in acquiring new infrastructure for ongoing support of this research. This infrastructure includes a new base at Marion Island and a purpose-built ice capable research vessel, which greatly expand research opportunities. Despite this investment, South Africa's standing as a participant in this critical field is threatened by confusion, lack of funding, lack of consultation and lack of transparency. The research endeavour is presently bedevilled by political manoeuvring among groups with divergent interests that too often have little to do with science, while past and present contributors of research are excluded from discussions that aim to formulate research strategy. This state of affairs is detrimental to the country's aims of developing a leadership role in climate change and Antarctic research and squanders both financial and human capital.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0120,019
Communication savante0,0090,016
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0450,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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