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Enregistrement W2614068949 · doi:10.5337/2017.201

Global environmental flow information for the sustainable development goals

2017· report· en· W2614068949 sur OpenAlexaff
Aditya Sood, V. Smakhtin, Nishadi Eriyagama, Karen G. Villholth, N. Liyanage, Yasuhiro Wada, Girma Yimer Ebrahim, Chris Dickens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentInformation flowFlow (mathematics)Environmental flowEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBusinessGeologyPolitical scienceClimatologyMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The publications in this series cover a wide range of subjects-from computer modeling to experience with water user associations-and vary in content from directly applicable research to more basic studies, on which applied work ultimately depends.Some research reports are narrowly focused, analytical and detailed empirical studies; others are wide-ranging and synthetic overviews of generic problems.Although most of the reports are published by IWMI staff and their collaborators, we welcome contributions from others.Each report is reviewed internally by IWMI staff, and by external reviewers.The reports are published and distributed both in hard copy and electronically (www.iwmi.org)and where possible all data and analyses will be available as separate downloadable files.Reports may be copied freely and cited with due acknowledgment. About IWMIIWMI's mission is to provide evidence-based solutions to sustainably manage water and land resources for food security, people's livelihoods and the environment.IWMI works in partnership with governments, civil society and the private sector to develop scalable agricultural water management solutions that have a tangible impact on poverty reduction, food security and ecosystem health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,033

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations65
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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