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Enregistrement W3106144358 · doi:10.1093/oso/9780199668564.003.0009

Soil and the City

2016· book-chapter· en· W3106144358 sur OpenAlexaboutno aff
Richard D. Bardgett

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyLawnDominance (genetics)WoodlandQuarter (Canadian coin)ForestryArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I have spent most of my living and working life in the countryside, surrounded by open fields, woodlands and hills, and in close contact with the soil. I recently changed my job and moved to the University of Manchester, which is in the centre of one of the largest cities in England. Because of this move my contact with soil is much less; in fact, as I walk each morning to my office, there is hardly a handful of soil to be seen. But is this really true of the whole city? Concrete, asphalt, and bricks certainly seal much of the ground in Manchester, as in most cities and towns. But soil is in abundance: it lies beneath the many small gardens, flower beds, road and railway verges, parks, sports grounds, school playing fields, and allotments of the city. In fact, it has been estimated that almost a quarter of the land in English cities is covered by gardens, and in the United States, lawns cover three times as much area as does corn. As I write, I am on a train leaving central London from Waterloo Station, and despite the overwhelming dominance of concrete and bricks, I can see scattered around many small gardens, trees, flowerpots and window boxes, overgrown verges on the railway line, small parks and playing fields for children, football pitches, grassy plots and flower beds alongside roadways and pavements, and small green spaces with growing shrubs outside office blocks and apartments. The city is surprisingly green and beneath this green is soil. Throughout the world, more and more people are moving to cities: in 1800 only 2 per cent of the world’s population was urbanized, whereas now more than half of the global human population live in towns and cities, and this number grows by about 180,000 people every day. This expansion has been especially rapid in recent years.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,005

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,145 · 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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