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Enregistrement W3040784018 · doi:10.1139/cjss-2019-0158

Soil science at the University of Alberta: a century of service to science and society

2020· article· en· W3040784018 sur OpenAlexafffundvenueabout
L. A. Leskiw, G. M. Coen, L. Kryzanowski, T. M. Macyk, Doug C. Penney, W. W. Pettapiece, James A. Robertson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta Agriculture and ForestryMcGill University
Mots-clésPedologyLand reclamationSoil surveyAgricultureSoil fertilitySustainabilityService (business)Environmental scienceSoil waterEnvironmental planningGeographySoil scienceBusinessEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper highlights major activities and achievements in soil science by professors at the University of Alberta (U of A), which provide incredible benefits to society, provincially, nationally, and globally. Evolution of the soils profession in Alberta commenced in 1919 with the hiring of F.A. Wyatt, who developed the Department of Soil Science (DSS) and initiated a soil survey program in Alberta. J.D. Newton joined the department in 1922, teaching and supporting soil surveys that led to a fertilizer program greatly benefitting agriculture. With time, opportunities and problems were encountered with utilization of soils. U of A soil scientists conducted inventories, conducted innovative research, developed superior management techniques, and through evolving education and extension, continuously helped bring improvements to how we utilized and managed soil resources. The DSS 100 yr evolution is chronicled under the themes of pedology (including soil survey), soil fertility, soil sustainability (conservation, land reclamation, and contaminant remediation), with embedded specialized studies within these themes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0150,013
Communication savante0,0180,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,167 · 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
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'admission4
Résumé présentoui

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