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Enregistrement W4367164697 · doi:10.4337/9781782548645.00015

Index

2015· paratext· en· W4367164697 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Korppoo, Nina Tynkkynen, Geir Hønneland

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2015
Typeparatext
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Computer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All-Russian Association of Fishing Enterprises and Fish Exporters (VARPE) 111-12 personnel of 104-5 Australia 31 Avdeyev, Aleksandr Russian Deputy Minister of Foreign Affairs 98 Baltic Sea 3-4, 55, 65, 68, 74, 77, 80-81, 118-19, 129-31, 133-4, 137-8, 140 ecology of 54 EU influence in environmental policies in 75, 79, 118, 121 fish stock of 120 eutrophication in 54, 67 nutrient pollution in 69 strategic value of 56, 67, 74, 80 Baltic Sea Action Summit (2010) 72 Baltic Summit (2013) 62-3, 71, 75 political use by Russian Federation 75 Barents Sea 89, 102, 104, 106, 109-13, 120, 136 cod quotas of 92, 94 delimitation agreement (2010) 128 fish stock of 4, 86, 99 overfishing in 88 Bedritsky, Alexander 32-3 head of Roshydromet 27-8, 36 biodiversity 65, 67, 75, 119 loss of 54 Bogdanov, Nikolay 104 Brazil Rio de Janeiro 10 Canada 26, 48, 109, 112 withdrawal from Kyoto Protocol 45 carbon dioxide (CO 2 ) absorption of 2 emissions 2, 32 carbon market 32, 35, 45, 130 establishment of 36 Russian 43, 45 carbon sinks 12, 24, 44 forest 25-6, 44 Chechnya 20 China 30, 32, 48, 133 Christianity Orthodox 18 Chubais, Anatoly head of RAO UES Rossii 29 climate change 23, 34, 44 mitigation 119, 138-9 climate policy 3, 28-9, 40, 49, 73, 79, 130 international 43 Russian 46 Cold War 80 Commonwealth of Independent States (CIS) 71 Convention of the Continental Shelf (1958) 89, 106 cooperation discourses 79 benefits discourse 73-4 environmental discourse 73, 77-9 great power discourse 73, 75-6 partnership discourse 73, 76-7 Council of the Baltic Sea States (CBSS) 71, 75, 118

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6850,398

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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