Notice bibliographique
Résumé
Abstract An invitation to write a thought piece is an opportunity to reflect on one's early career, when events and choices shaped what we became. Because I teach at a university, I wrote a narrative for those thinking of becoming an ocean scientist, and are now encountering the research literature. It is a chronicle of episodes, each a discovery or surprising event and what I learned. It moves from early memories of the natural world to first attempts at science. A near-fatal surprise led to a course in environmental policy, to a commitment to public good science, and to learning benthic ecology in Woods Hole. Failure at publishing an original finding from a thesis spurred me to self-directed practice in writing scientific prose. Skill at running statistical analyses resulted in a post-doc on a topic where I had no other expertise. Publication success led to a second post-doc and a faculty position in Canada, where I funded three decades of student-oriented research, taught statistics, and wrote a book on ecological scaling from the point of view of an oceanographer. Teaching statistics came with surprises, which I list as further food for thought.
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 | 0,029 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,025 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».