KARST IN URBAN AREAS
Notice bibliographique
Résumé
In its third edition, the “William Morris Davis – Journal of Geomorphology” presents its second interview with geographers, to head the “Interviews” section, which opens each published issue. This time, it is the first international interview, carried out with Professor Philip van Beynen, from the University of South Florida, in the United States. Professor Philip van Beynen was interviewed on the topic “Karst in Urban Areas”, and brings important data on the subject, with beautiful illustrations and with examples from all over the world. The interview took place on September 17, 2020, with the participation of Vanda de Claudino-Sales (Professor of the Academic Master in Geography at the State University of Vale do Acarau-UVA) and Saulo Roberto Oliveira Vital (Professor of the Department of Geography and the Post-Graduate Program in Geography at the Federal University of Paraiba - UFPB), and was transcribed by Diego Nunes Valadares, master's student on Geography at the Federal University of Rio Grande do Norte. Professor van Beynen was born in New Zealand, where he received his degree in Geography at the University of Auckland. He earned a master's degree from the same university, and a doctorate and post-doctorate from McMaster University, Canada. He has been a professor at the School of Geoscience at the University of South Florida since 2009, where he has been developing research related to different components of karst environments. The interview shows his great expertise on the subject, and is very much worth to be read and seen even for those who are not specialists in karst.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».