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Enregistrement W4237922897 · doi:10.1093/oso/9780190673093.003.0021

New Frontiers

2018· book-chapter· en· W4237922897 sur OpenAlexaboutno aff
Jason M. Colby

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalingCaptivityWhaleFish <Actinopterygii>Cognitive reframingHistoryEnvironmental ethicsGeographyEthnologyFisheryArchaeologyPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skana looked sick. On September 18, 1980, she failed to finish her show, and the next day she remained sluggish. Murray Newman and his staff were concerned. Along with Hyak II (formerly Tung-Jen), she was the Vancouver Aquarium’s biggest draw. In the thirteen years since Ted Griffin had captured her, Skana had been the star of Stanley Park, giving millions their first close-up view of a killer whale. And through her impact on Paul Spong and Greenpeace, she had helped reframe the international whaling debate. She may well have been the most influential cetacean in history, but she grew weaker each day, and despite heavy doses of antibiotics, she succumbed on Sunday, October 5. The necropsy revealed a fungal infection in her reproductive tract. Although aquarium officials were correct in noting that she had lived longer in captivity than any other killer whale, she was still young—no more than twenty. She might have lived fifty more years in the wild. Skana’s death left Hyak alone. He had come from Pender Harbour in 1968 as a small, frightened calf, and now he was a sexually mature male in need of a mate. Yet the acquisition of killer whales was no simple matter. The Department of Fisheries had stated that it would allow wild capture to replace orcas who died in captivity, but the Vancouver Aquarium hadn’t caught a killer whale since Moby Doll in 1964, and if it tried now, activists would surely oppose it. “I knew it would be unpopular for us to try to capture a live killer whale locally and felt a little frustrated about it,” Newman admitted. “To my mind, the entire awareness of the killer whales’ right to live was brought about by aquariums exhibiting these animals.” With nearby waters out of play, he looked to Iceland, which had become the primary source of captive orcas in recent years. After receiving the Canadian government’s permission to import whales, Newman boarded a plane for Iceland, arriving at Keflavik International Airport in the early morning of December 13, 1980.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8110,680

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission1
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