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Enregistrement W2593198241 · doi:10.1080/03632415.2016.1246888

R<scp>obert</scp> J<scp>ohn</scp> G<scp>ibson</scp>

2017· article· en· W2593198241 sur OpenAlexaboutno aff
Richard L. Haedrich, P. Gallaugher

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrishInstitutionHistoryLibrary sciencePolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

John Gibson was born into an Anglo-Irish military family in India. With the onset of WWII, he was sent back to England where he attended St. Peter's public school in York. He went on to Trinity College, Dublin, where it was expected he would study medicine. But he wanted to study fisheries, an impossibility in Ireland at the time, so in 1958 he crossed the ocean and landed at the Atlantic Biological Station in St. Andrews, New Brunswick. After obtaining a master's at the University of Western Ontario (1965), he worked in Manitoba for five years before completing a Ph.D. at the University of Waterloo (1973). The Woods Hole Oceanographic Institution hired Gibson to conduct salmon research and direct their freshwater field station at the mouth of the Matamek River in Quebec. He left Woods Hole in 1978 and in 1980 became a senior research scientist at the Department of Fisheries and Oceans (DFO) in St John's, Newfoundland. Wherever Gibson went, a stream tank followed. He built one on the bank of the Matamek River beside one of the falls, one in a lab at Woods Hole, and then one at DFO in St John's. Gibson was an excellent writer who communicated his extensive knowledge of freshwater ecosystems both in the language of science for internationally refereed scientific journals and in clear popular language for local media, nature magazines, and similar national publications. He knew the literature backwards and forwards, and readily offered his aid and cooperation to fellow scientists. He published more than 90 research papers, book chapters, and reports over the course of his 52-year professional career. Gibson was at heart a naturalist. His greatest focus was on fish behavior, but really he was interested in everything that went on in lakes and streams, often citing the influence of his encounters with H.B.N. Hynes at Waterloo. Gibson appreciated science in the broadest sense. He invited diverse investigators to Matamek, where he built a vibrant summer community of young scientists. He continued as a committed and inspiring mentor at Memorial University, where he held an appointment as adjunct professor. Every student received both exceptional training and enduring friendship, and without exception, Gibson was able to engender a strong understanding of the importance of precise and comprehensive field observations. At the same time, he retained a wonderful and at times devilish sense of humor, and loved recounting his own misadventures in the field and fumbling encounters with bureaucrats. Gibson's love of the natural world made him a tenacious advocate for the protection of freshwater ecosystems in their entirety, a campaign he felt was important both for present and future generations. He brought the city rivers to life in St John's, spearheading a successful restoration effort and leading regular natural history walks. Gibson was a catalyst in creating effective partnerships between citizens and government. Naturalist, conservationist, mentor. Angler, rower, skier. Teacher, colleague, friend. That was John Gibson.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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