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Enregistrement W4367056362 · doi:10.1111/j.1936-704x.2022.3376.x

Letter from the Special Issue Editor

2023· letter· en· W4367056362 sur OpenAlexaboutno aff
Gerald J. Kauffman, Joseph R. Biden

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Water Research & Education · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipPolitical scienceWater resourcesLibrary scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I am pleased to report on the release of the National Institutes for Water Resources (NIWR) Special Issue in the Journal of Contemporary Water Research & Education (JCWRE) that features important water research by researchers and students studying at our collective institutions of higher learning. This JCWRE Special Issue is a partnership between NIWR, which consists of the 54 land-grant university water institutes in the United States, and UCOWR, which represents 63 of the best water research universities in the United States and Canada. This timely water research is supported by Sec. 104b and 104g grants from the Department of Interior and U.S. Geological Survey appropriated by Congress through the 1964 Water Resources Research Act as amended in 1988. This peer-reviewed research includes articles on water quantity and quality from universities that stretch from east to west and from coast to coast that focus on most of the large river basins and watersheds in America. I wish to especially thank Jackie Gillespie and Karl Williard, Co-editors of JCWRE, for pushing this collaboration forward. Upon rereading the articles published in this Special Issue of JCWRE, I am reminded that the future of our field is in good hands to tackle the critical water resources issues of the day as they appear more and more in the headlines and front pages of the news. Warmly,

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,273 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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