Educating the Next Generation of Insect Rearing Professionals: Lessons from the International Insect Rearing Workshop, Mississippi State University, 2000–2017
Notice bibliographique
Résumé
Insect rearing science and technology provide vital support for many areas of entomology and its applications, including basic and applied research, pest management (e.g., biological control, host plant resistance, and insecticide development), apiculture, public displays (e.g., insect zoos, butterfly houses), educational activities, and the nascent technology of insect production for feed and food. Consequently, insect rearing received increasing attention during the twentieth century and was explicitly recognized as a profession by Dickerson and Leppla (1992). In spite of this recognition, until the twenty-first century, insect rearing professionals received nearly all their training informally by working in insect rearing programs, networking with other professionals, studying insect rearing manuals and literature (e.g., Singh and Moore 1985, Anderson and Leppla 1992), participating in symposia at scientific conferences (e.g., annual meetings of the Entomological Society of America), visiting insectaries, and through trial and error (Cohen 2001). During the past 18 years, however, the demand for formal insect rearing education and training has been addressed primarily at two U.S. institutions: North Carolina State University and Mississippi State University.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».