Notice bibliographique
Résumé
It all began when, as a toddler, I saw the giraffe at the Brookfield Zoo in Chicago. I was so captivated that I later studied biology at the University of Toronto, hoping to learn everything about the species. This didn’t happen – there was no interest then in Africa or in animal behaviour in academic biology. After graduating, my aim was to go to Africa to study giraffe as soon as possible, but I had no contacts there to make this happen. I decided instead to do graduate work for a Master’s degree at the university while I wrote letters to see who might help me accomplish my dream. This took many months – letters to government officials or wildlife departments in countries where there were giraffe, letters to names of people dredged up by friends, letters to professors connected with Africa, even letters to L. S. B. Leakey who was to launch Jane Goodall on her career five years later. After early rebuffs I used initials for my signature so the recipient would presume I was a man, but this did not help. Luckily, about that time Rufus (C. S.) Churcher came from Africa to earn his doctorate at the University of Toronto; he would go on to become a professor there and author of a definitive work on fossil giraffe, ‘Giraffidae’ (1978). He told me about a professor he had studied with, Jakes Ewer of Rhodes University in Grahamstown, South Africa, who might be able to help me. Jakes and his wife, Griff Ewer, were both willing to do this. They put me in touch with Alexander Matthew who managed a citrus and cattle ranch near the Kruger National Park on which roamed nearly 100 giraffe; after some hesitation – he had assumed I was a man – he finally agreed to have me live and work at his ranch. These amazing people became friends of mine for life.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,420 | 0,251 |
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 ».