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Enregistrement W3185569920 · doi:10.2112/jcoastres-d-20-00150.1

Loose and Limited Concepts: Using Coauthor Network Analysis to Identify Potential Gaps in the Understanding of Barrier Islands

2021· article· en· W3185569920 sur OpenAlexaff
Chris Houser, Alex Smith, Elizabeth George, Jacob Lehner, Brianna Lunardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Coastal Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormCoastal geographySwashBarrier islandField (mathematics)GeographyOceanographyOperations researchGeologyGeomorphologyEngineeringShore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Houser, C.; Smith, A.; George, E.; Lehner, J., and Lunardi, B., 2021. Loose and limited concepts: Using coauthor network analysis to identify potential gaps in the understanding of barrier islands. Journal of Coastal Research, 37(4), 873–881. Coconut Creek (Florida), ISSN 0749-0208.Understanding of coastal geomorphology expands through collaborative social networks that are expressed through coauthorship. This technical communication examines the structure of coauthorship networks and research on barrier islands with a focus on nearshore bars, rip currents, swash, beach-dune interaction, foredunes, and the backbarrier. Coauthorship in coastal geomorphology is largely based on regional organizational networks and academic lineages, which may limit the cross-fertilization of ideas and techniques that would allow for an improved understanding of barrier island response to storms and sea-level rise. It is also argued that the lack of collaboration has an influence on field sampling strategies and the development of process-based models and machine learning algorithms to predict coastal barrier evolution that ultimately inform coastal management practices.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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