MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2783562061 · doi:10.1093/biosci/bix154

Response to Kabisch and Colleagues

2017· article· en· W2783562061 sur OpenAlex
Jesse T. Rieb, Rebecca Chaplin‐Kramer, Gretchen C. Daily, Paul R. Armsworth, Katrin Böhning‐Gaese, Aletta Bonn, Graeme S. Cumming, Felix Eigenbrod, Volker Grimm, Bethanna Jackson, Alexandra Marques, Subhrendu K. Pattanayak, Henrique M. Pereira, Garry Peterson, Taylor H. Ricketts, Brian E. Robinson, Matthias Schröter, Lisa A. Schulte, Ralf Seppelt, Monica G. Turner, Elena M. Bennett

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kabisch et al. (2017) reviewed our call for advances in ecosystem service (ES) decisionsupport tools from an urban perspective, and explored how the three research frontiers we identified should be considered in cities. We appreciate how they build on our original ideas, and welcome this as a good example of how the general principles we developed in the original paper can be applied and adapted to specific contexts. In fact, we believe that similar points about the importance of adapting our general principles for specific social-ecological systems could be made for many other systems, such as marine ecosystems or managed forestry systems. The specific characteristics of these different systems also provide opportunities to expand on current ES knowledge and improve ES management tools. For example, as Kabisch et al. (2017) point out, cities are unique due to their relatively small area and high population density, which may make them more ideal than other systems for understanding certain aspects of the linkages between humans and nature and for implementing this understanding in management tools. We take the opportunity to respond to the ideas presented by Kabisch et al. and thus continue the conversation around urban ES.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · 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