David W. Schindler (1940–2021): Trailblazing scientist and advocate for the environment
Notice bibliographique
Résumé
On March 4th, 2021, the global aquatic sciences community lost one of its most influential scientists, David W. Schindler. Dave’s landmark research that led to better protection of fresh waters around the world, his uncanny ability to identify, raise the profile of, and address key crises in aquatic sciences, and his tireless education of the public and decision makers on environmental issues have left an unmatched legacy. David W. Schindler. Image credit: John Ulan (University of Alberta, Edmonton, AB, Canada). Throughout his monumental career, Dave’s research shone a light on the ecological crises unfolding in freshwater ecosystems. His trailblazing approach included listening to those who were closest to the environment or a problem he was working on, particularly the wisdom of Indigenous knowledge holders, applying science in a way that was respectful of Indigenous ways of knowing, and using research findings and his own reputation to amplify their voices and effect more holistic stewardship. Much to the chagrin of some politicians and industries, Dave’s remarkable scientific acumen was matched by his tireless commitment and formidable ability to raise public awareness of environmental issues. For him, fresh waters had to be protected, and to do so, science had to be communicated: it was this moral conscience and modus operandi that underpinned Dave’s decades of effecting real-world change. For many years, he was the most quoted Canadian academic in the media, a measure of his unwavering commitment to putting science in the public eye and one that was recognized with the Royal Canadian Institute’s Sandford Fleming Medal for communication of science. Dave “always believed that a scientist can be an advocate,” and he practiced what he preached. Dave grew up on a farm in northern Minnesota, spending his formative years working with his hands and stomping around the forests and lakes, while … [↵][1]1To whom correspondence may be addressed. Email: karenkidd{at}mcmaster.ca. [1]: #xref-corresp-1-1
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,026 |
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 ».