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Enregistrement W4385865637 · doi:10.59962/9780774828390-002

Foreword

2015· book-chapter· en· W4385865637 sur OpenAlexaboutno aff
Graeme Wynn

Notice bibliographique

RevueUniversity of British Columbia Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

G rasslands are not easy to know.Massively transformed in the short span of ten to fi fteen decades, North American grasslands challenge ecologists, who have had little time to understand their "original ecology and function." 1 Contemplated from afar, "they are almost featureless, a horizontal, double-stitched seam between earth and sky.Moving up close is equally challenging.By the time the infi nitely narrow, windblown stems and leaves come into focus, all larger perspective is lost." 2 So mused Don Gayton -a student of western Canadian landscapes whose collection of lyrical essays exploring the transformation of the prairies, titled Th e Wheatgrass Mechanism, won him a reputation as a writer with "the eye of a scientist and the soul of a poet" -as he contemplated Spirit in the Grass, a coff ee-table book on the Cariboo-Chilcotin region of British Columbia.3 Th e photographer's challenges are real.Every "shot" encapsulates a series of decisions: which lens to use; where to direct it; when, in what light, to press the trigger.Every image is composed and framed, as a close-up, a long shot, a view of the middle distance.But are grasslands more diffi cult to encapsulate than other landscapes?Rugged snow-capped mountain peaks, the impressively broad and soaring trunks of old-growth rainforest, rugged shorelines -the classic images associated with western Canada's parks and protected areas, and beloved of tourists and camera buff s -are not typical of these areas.4 But does the photographer out on the range really face a stark choice between uninteresting depictions of a horizontal world and myopic close-ups of ground-hugging vegetation?Although Gayton suggests as much, he praises photographer Chris Harris xii

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)0,007
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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7270,692

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,134 · 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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