Index
Notice bibliographique
Résumé
54-6, 60 Asia see individual countries Atyi, R. and M. Simula 66, 71, 74 Australia arable land losses to salinity 238 Argyle Diamonds and competitive advantage 251 commercial over social rates of discount 252, 253 competition policy 241-3, 248-57 competitive neutrality failure, penalties for 252 discounting rates 245-7, 254-7 Environment Protection and Biodiversity Conservation (EP&BC) Act 243, 260 environmental governance and discounting 235, 236, 237, 238, 240-43, 244-7, 254-7 forest certification programmes 81 forestry deregulation and public interest 242-3 indigenous community and minerals extraction royalties 255 institutional environmental governance 240-43 internal rate of return (IRR) discount rate 237 Kalgoorlie-Boulder water supply 246-8 market economy 241, 242 National Competition Policy (NCP) 241-3, 248-57 native forestry and competitive neutrality 251-2 Regional Forests Agreements (RFAs) 243, 260 royalty revenues from natural resources extraction 253-7 social perceptions of the environment 240 sustainable development strategy 243, 250, 252-3 voter response to environmental governance 257 water provision and pricing policy 32, 242, 243, 246-8, 254, 255 Austria
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,597 | 0,370 |
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 ».