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Enregistrement W3033357647 · doi:10.1139/facets-2019-0052

Peer-reviewed scientific contributions from Canadian zoos and aquariums

2020· article· en· W3033357647 sur OpenAlexaffvenueabout
Breanna Pyott, Albrecht I. Schulte‐Hostedde

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityProductivityBiodiversity conservationGeographyConservation sciencePeer reviewAccreditationPolitical scienceEnvironmental resource managementEcologyBiologyEconomic growthEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the widespread loss of biodiversity, zoos and aquariums are striving to become leaders in biodiversity conservation and research. Canada’s Accredited Zoos and Aquariums (CAZA) is a nonprofit organization created to represent its members, including as agencies of conservation and science. However, the contribution of CAZA members to conservation and science has not been quantified. We used research productivity in the form of peer-reviewed publications to systematically quantify biodiversity conservation engagement by CAZA institutions. We extracted publications from the ISI Web of Science database and found that the annual number of publications increased over time. CAZA members published most in the area of veterinary science, with few publications in biodiversity conservation. Organization age, research-orientated mission statements, and financial assets were significant predictors of research productivity. CAZA institutions also published significantly less ([Formula: see text] = 12.5 ± 5.52 SE) than members of the Association of Zoos and Aquariums ([Formula: see text] = 24.27 ± 5.08 SE), based in the United States. Zoos and aquariums are important resources in mitigating biodiversity loss, and are increasing their research output in this area. Nonetheless, only a small proportion of publications were in biodiversity conservation, and the majority of all publications occurred in zoo-centric journals.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0520,073
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,008

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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