Notice bibliographique
Résumé
In December 2007 The Wildlife Society (TWS) Ad Hoc Committee on Collegiate Programs was established and charged with assessing current wildlife programs in North America, their change over time, theory vs. practice and the role of hands‐on training, the importance of TWS certification, and what the ‘ideal’ wildlife program should look like. This task was driven by concerns over wildlife programs, the type of education that students are receiving, the quality and experience of students entering the job market, university enrollments, and the role of TWS certification. I present some of the results from our Ad Hoc Committee including a summary of our inventory of current programs in the US and Canada and some of the disturbing trends that are apparent. Nearly 4 times more programs offer wildlife courses than was previously thought, many claiming to provide the training needed for wildlife careers. Today’s programs exhibit regional differences in the kinds of curricula offered. In the Northeast, 57% of programs offering wildlife courses were in Environmental Sciences followed by the West, Southeast, and North Central all with about 30% Environmental Science programs. While in other regions Environmental programs represented <18% of what was available. In the Central Mountains and Plains, Wildlife and Fisheries programs still represented 62% of offerings, followed by the Southwest (56%) and North Central (53%). Wildlife programs represented only 29% of available programs in the Northeast. Follow‐up sampling of respondents with wildlife programs addressed questions of curricula change and student competencies. Disappearing natural history classes, declines in expensive field classes, and less hands‐on experiences for students are all disturbing trends. Simultaneously, employers are pressing for additional new skills and advanced technologies: computer skills, GIS, and enhanced communication skills. While, to encourage parents to pay for college education, many US schools have instituted credit hour limits for degrees and increased the credit hours required for the ‘general education’ core that all students must take. For example, in one traditional program, the program can include no more than 120 semester credits, of which 63 are general education. This leaves only 57 credits (19 lecture or 14 lab classes) left to cover all the skills our profession desires: from mammalogy, plant ID, and ecology to wildlife management, population modeling, statistics, and GIS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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.
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 ».