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Enregistrement W4379599686 · doi:10.1093/jisesa/iead036

Entomology beyond research and education: 2022 student debates

2023· article· en· W4379599686 sur OpenAlexaboutno aff
Ramandeep Kaur Sandhi, Victoria Pickens, Elizabeth Bello, Sarah Elzay, Sara Salgado, Kayleigh Hauri, John J. Ternest, Natalie Constancio, Scott W Gula, Olivia M. Gearner, M.J. Anderson, Molly Edeburn, Brandon J. Hall, Jacqueline M. Maille, Mollie Toth, Arjun Khadka, Ethan M. Doherty, Tyler Musgrove, Tiago Lapa, Alexia Desoto, Emily Rampone, Dowen Jocson, Mario Luppino, Kellen C. Pautzke, Camille Wagstaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Insect Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Centre for the Replacement Refinement and Reduction of Animals in Research
Mots-clésEntomologySession (web analytics)Theme (computing)BiologyLibrary scienceUndergraduate researchEngineering ethicsEcologyMedical educationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2022 student debates of the Entomological Society of America (ESA) happened during the Joint Annual Meeting of the Entomological Societies of America, Canada, and British Columbia in Vancouver, BC, and addressed entomological aspects beyond research and education. The Student Debates Subcommittee of the ESA Student Affairs Committee and the participating student team members communicated for 8 months and prepared for the debates. The theme of the ESA meeting in 2022 was "Entomology as inspiration: Insects through art, science, and culture". There were 2 unbiased speakers who introduced the debate topics as well as 4 teams who debated the following 2 topics: (i) Is forensic entomology viable in criminal case investigations and court cases today? and (ii) Are insects being treated ethically in scientific research? The teams prepared for about 8 months, debated their arguments, and shared their thoughts with the audience. The teams were judged by a panel and the winners were recognized at the ESA Student Awards Session during the annual meeting.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,011
Communication savante0,0290,018
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0200,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,006

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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