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Enregistrement W2564748259 · doi:10.5558/tfc2016-079

Knowledge Exchange in the Canadian Wood Fibre Centre: National scope with regional delivery

2016· article· en· W2564748259 sur OpenAlexafffundvenueabout
Steve D’Eon, Katalijn MacAfee

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesFPInnovations
Mots-clésScope (computer science)General partnershipBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental scienceFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its inception in 2006, the Canadian Wood Fibre Centre (CWFC), a branch of Natural Resources Canada’s Canadian Forest Service, has placed an emphasis on Knowledge Exchange (KE). KE at the CWFC has followed a progression from raising awareness, to generating interest, through to providing support for those deciding to adopt an innovation. Designing a program of national scope with regional delivery has led the CWFC to partner with different regional delivery organizations. Across Canada, Light Detection and Ranging (LiDAR) based Enhanced Forest Inventory has become a very successful innovation spearheaded by the CWFC in partnership with academia, the forest industry, and a growing consulting sector. The KE program for LiDAR based Enhanced Forest Inventory is used as an example to illustrate the CWFC’s KE methods along with a description of regional delivery agencies and the success in getting this innovation adopted.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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