MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2961200239 · doi:10.1111/aman.13295

Anecdotes in Primatology: Temporal Trends, Anthropocentrism, and Hierarchies of Knowledge

2019· article· en· W2961200239 sur OpenAlexafffund
Malcolm S. Ramsay, Julie A. Teichroeb

Notice bibliographique

RevueAmerican Anthropologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPrimatologyNarrativeAnecdoteDiversity (politics)Narrative reviewHistoryPsychologyAnthropologySociologyLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Formal narrative descriptions of primates have long been used by primatologists to describe novel events that are not captured by other data collection methods. However, there has been a shift away from narrative accounts toward more quantitative methods both within primatology and more broadly in the natural sciences. Our objective was to investigate the shifting use of anecdotal evidence in primatology. We systematically reviewed anecdotal accounts published in the four major primatology journals since the year 2000. We found 163 published anecdotal accounts out of 3,960 total articles published between 2000 and 2016. There was an overall decrease in the rates of anecdotes published during this time. Those published covered a wide range of topics and taxa but were skewed toward larger, diurnal primates—in particular, apes. We suggest that anecdotal evidence should continue to be published but that the publication of these data should better reflect the taxonomic diversity of primates. We also suggest potential venues for anecdote publication that may compensate for their loss from formal scientific journals. [narratives, qualitative data, anthropomorphic, primates, observation]

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican AnthropologistMême sujetPrimate Behavior and EcologyTravaux en français237 207