MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312910514 · doi:10.55161/gubo2983

Capítulo 34: Impulsando las relaciones entre la selva amazónica y las ciudades globalizadas

2022· book-chapter· es· W4312910514 sur OpenAlexaff
David M. Lapola, Belen Paez, Sandra Costa, Roberto Donato da Silva Júnior, Daniela M. Peluso, Paulo Moutinho, Maíra C. G. Padgurschi, Denilson Baniwa, Sônia Bridi, Nadino Calapucha, Zienhe Castro, Fander Falconí, Mapulu Kamayurá, Eduardo Kohn, Anderson Mattos, Pedro Meloni Nassar, Laurent Troost, Manari Ushigua, Robert B. Wallace, Marko Zangas

Notice bibliographique

RevueUN Sustainable Development Solutions Network (SDSN) eBooks · 2022
Typebook-chapter
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Health and Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyAmazon rainforestHumanitiesForestryArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Al brindar una revisión breve y no autorizada de las relaciones físicas y culturales entre las áreas rural/forestal y urbana en la Amazonía, identificamos varios aspectos a mejorar, como subsidiar la residencia de largo plazo de los profesionales de la salud en el campo, implementar cinturones agrícolas/extractivistas peri-urbanos para la seguridad alimentaria en las ciudades, aumentar la penetración de los bosques y espacios verdes en los paisajes urbanos amazónicos, invertir en innovación en torno al concepto de “ciudades inteligentes-bosques inteligentes” y, quizás lo más importante, movilizar recursos humanos, financieros y recursos institucionales para propiciar una resignificación o refundación de los vínculos culturales, espirituales y afectivos de los habitantes urbanos con el bosque, apoyados en la gente del bosque y sus cosmovisiones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0300,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUN Sustainable Development Solutions Network (SDSN) eBooksMême sujetIndigenous Health and EducationTravaux en français237 207