Notice bibliographique
Résumé
I often say that for those of us who live in Michigan, the Great Lakes are part of our DNA. I have no doubt the same applies for the millions of people living in the seven other states in the Great Lakes basin and for our friends in Canada.The Great Lakes are home to 107 million people, 3,500 unique species of plants and animals, world-class beaches and fisheries, and a $6 trillion economy that supports 50 million jobs. They also represent the largest surface freshwater system on Earth, supplying drinking water to over 40 million people. The economic, environmental, and ecological significance of our lakes simply cannot be overstated.We cannot take this precious resource for granted. Sadly, the Great Lakes continue to face a multitude of environmental and ecological threats, including harmful toxic pollutants and invasive species. That is why in 2010, as a member of the Senate Budget Committee, I authored the Great Lakes Restoration Initiative - the first and largest funding stream dedicated to protecting the Great Lakes. Through bipartisan partnerships in Congress, in collaboration with state and local regulators, international and regional entities, and the scientific community, we must remain dedicated and focused on solutions that address the complex challenges facing our waters.Thank you to all of the contributors to this special issue of the journal of the Aquatic Ecosystem Health and Management Society. The sound scientific assessments provided here offer important lessons for every person who is committed to protecting and restoring this critically important aquatic ecosystem. Working together, we will continue to tackle these challenges head-on and protect our Great Lakes for future generations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».