Notice bibliographique
Résumé
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,
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,017 |
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 ».