2023 AOS Marion Jenkinson service award to James Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Journal Article 2023 AOS Marion Jenkinson service award to James Rivers Get access Michael S Webster, Michael S Webster Cornell Lab of Ornithology, Cornell University, Ithaca, New York, USA Corresponding author: msw244@cornell.edu Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Sara Ann Kaiser, Sara Ann Kaiser Cornell Lab of Ornithology, Cornell University, Ithaca, New York, USA https://orcid.org/0000-0002-6464-3238 Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Erica Nol, Erica Nol Department of Biology, Trent University, Peterborough, Ontario, Canada https://orcid.org/0000-0001-8295-4550 Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Sharon A Gill, Sharon A Gill Department of Biological Sciences, Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan, USA https://orcid.org/0000-0002-4628-8922 Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar W Alice Boyle, W Alice Boyle Division of Biology, Kansas State University, Manhattan, Kansas, USA Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Judith Scarl Judith Scarl Executive Director and CEO, American Ornithological Society, Chicago, Illinois, USA Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Ornithology, Volume 140, Issue 4, 5 October 2023, ukad042, https://doi.org/10.1093/ornithology/ukad042 Published: 29 August 2023
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,083 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».