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Enregistrement W3008763053 · doi:10.1007/978-3-030-26086-6_1

Cracking “Open” Technology in Ecohydrology

2020· book-chapter· en· W3008763053 sur OpenAlex

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

RevueEcological studies · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen scienceOpen dataOpen sourceOpen platformComputer scienceEcohydrologyOpen educationOpen innovationField (mathematics)Open standardMassive open online courseData scienceSoftwareEngineeringWorld Wide WebKnowledge managementPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the adjective “open” has been applied to many aspects of scientific knowledge discovery and dissemination, including open-source software and hardware, open access journal articles, massive open online courses, and open data. Applying the term open to these entities emphasizes an intention for them to be accessible—a quality increasingly emphasized as desirable in science. This chapter explores what it means for technology to be open and how open technology is transforming the field of ecohydrology today. Starting from the concept of open science, the next section explores the open science ideals of open source, open method, open data, and open hardware and develops a consistent definition of open technology. Based on this definition, a review of open technology applications and development within the field of hydrology is presented that categorizes technology into truly open and quasi-open and discusses how this technology is enabling hydrologic research. The chapter then concludes with a discussion of the potential of open technology to advance the field of ecohydrology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,227 · 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