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Enregistrement W3027916076 · doi:10.1111/rec.13211

Richard J. Hobbs: how one ecologist has influenced the way we think about restoration ecology

2020· article· en· W3027916076 sur OpenAlexaff
Leonie E. Valentine, Nancy Shackelford, Bridget Johnson, Michael Craig, Michael P. Perring, Kristin B. Hulvey, Lauren M. Hallett, Rebecca Campbell, Joan Dudney, Todd E. Erickson, Alison Ritchie, Hilary Harrop‐Archibald, Cristina E. Ramalho, Rachel J. Standish

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensParks CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestoration ecologyEcologyScope (computer science)SociologyEnvironmental ethicsBiologyPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professor Richard Hobbs has had a profound influence on the development of the discipline of restoration ecology. With more than 300 publications spanning a broad scope of applied ecological sciences, he has collaborated with hundreds of researchers. His sometimes‐provocative insights, balanced by extensive empirical research, will have a lasting impact by encouraging people to think more broadly about the science and practice of ecological restoration. Here, on the eve of his retirement, some of his staff and students, past and present, take a retrospective look at his contributions to restoration ecology both as a scientist and as a mentor.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,016
Communication savante0,0150,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0100,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2020
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