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Enregistrement W4380205674 · doi:10.1515/9780773568167

Voices for the Watershed

2000· book· en· W4380205674 sur OpenAlexaboutno aff
Gregor G. Beck

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2000
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceComputer scienceGeographyComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voices for the Watershed is a unique look at the singular and ecologically inter-connected region of the Great Lakes-St Lawrence watershed, including the headwater and upland regions. With contributions from experts from the United States, Quebec, and Ontario, this book offers an accessible introduction to the issues affecting the quality of our most essential and precious of natural resources - clean, fresh water - from headwater regions downstream to the Great lakes, the St Lawrence river, and ultimately the watershed's outflow to the sea. With thoughtful words and evocative photography, Voices for the Watershed promotes understanding and examines ecological problems, describing positive environmental actions and projects as well as ongoing concerns over the effects of pollution on wildlife and human health. The underlying themes throughout are that the drainage basins and ecosystems are under siege - from reckless land use decisions, soil erosion, acid rain, and massive habitat destruction - but that the situation is not hopeless. The authors feel strongly that education about the environmental threats - in the classroom and public forums - is essential to effecting positive change, and that conservation actions by citizen groups and individuals can be a driving force in effecting substantial reforms regarding environmental legislation and practices. Voices for the Watershed is an eye-opening look at not only the problems but possible solutions to help protect and preserve this resilient natural resource on which so many depend. Contributors include Gregor Beck, Anne Bell (Canadian Parks and Wilderness Society), J. Douglas Blakey (Upper Canada College), Serge Bourdon (Chateauguay Watershed Management Agency), Robert Brander (retired U.S. Forest Service and National Park Service), Dominique Brief (Alliance for Environmental Management), Louise Champoux (Environment Canada), Bruce Conn (Berry College), Kevin Coyle (National Environmental Education and Training Foundation), Brad Cundiff (Wildlands League), Jerry DeMarco (Sierra Legal Defence Fund), Jean-Luc DesGranges (Canadian Wildlife Service), Thomas A. Edsall (Western Basin Ecosystem), Peter Ewins (World Wildlife Fund), Louis-Gilles Francoeur (Le Devoir), Stephen Gates (Grey Owl Nature Trust), Elliott Gimble (Jewish Community Relations Council), Hallett J. Harris (University of Wisconsin-Green Bay), John Hull (Quebec-Labrador Foundation), Gail Jackson (independent consultant), John Jackson (Great Lakes United), Val Klump (University of Wisconsin-Milwaukee), Louise Knox (Hamilton Harbour Remedial Action Plan), Gail Krantzberg (Ontario=s Environment Ministry), Peter Lavigne (Watershed Consultants), Michel Letendre (Quebec Ministry of the Environment and Fauna), Bruce Litteljohn, Nadia Ménard (Saguenay-St. Lawrence Marine Park), Jeff Miller (artist), Phil Norton (Montreal Gazette), Jean Rodrigue (Environment Canada), Alec Ross (writer and journalist), Scot Stewart (naturalist), Rae Tyson (USA Today), Fred Whoriskey (Atlantic Salmon Federation), with a major personal narrative by Michael Keating (environmental writer and consultant).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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