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Enregistrement W4254974029 · doi:10.24908/iqurcp.9396

7. Effects of Farming in Biodiversity

2018· article· en· W4254974029 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Laura Gerencser, Aice Domalik, Emma Gunn, Peter Karakashian, Netalie SuBin Kim

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityWildlifeAgricultureAgricultural biodiversityEndangered speciesHabitatEcosystem servicesProductivityGeographyHabitat destructionAgroforestryEcosystemEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental planningNatural resource economicsEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent shifts in agricultural practices to become more intensive have led to habitat degradation and the displacement of native flora and fauna, reducing the biodiversity associated with farmlands. Biodiversity is important for the health of the ecosystem in the affected area and our project aims to investigate modern agricultural practices to determine which aspects are responsible for the decline in biodiversity and what is threatening the recovery of endangered species. Direct effects of cultivation practices, indirect effects of pesticide use, and farmers’ perspective on the value of wildlife will all be investigated for their potential link to biodiversity declines. By working with the Ontario Federation of Agriculture, and local farmers, we hope to come up with feasible recommendations to improve levels of biodiversity. These recommendations will focus on altering methods of agriculture to increase the diversity of species on farmland and to help the recovery of species at risk including the birds bobolink, and eastern meadowlark, as well as the milk snake, to name a few. The aim of these recommendations is to not only improve habitat for wildlife, but to provide the farmers involved with beneficial ecosystem services that are more sustainable than current practices. By doing so, the presence of wildlife could be seen as a valuable contribution to their operation, not as a burden to productivity.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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