Notice bibliographique
Résumé
The environmental sciences are characterized by their boundless interdisciplinarity and cannot be discussed independently from other scientific fields such as ecology, engineering, and climatology. The complex nature of the discipline leads to challenges in placing it within a controlled vocabulary such as the Library of Congress Subject Headings (LCSH). However, the placement of a term within a thesaurus hierarchy has potential repercussions for the discoverability of materials assigned that subject heading. As the environmental sciences are rapidly expanding due to global climate change, accurate representation of this discipline within a widely used vocabulary is crucial. In this paper we employ a visual mind mapping technique to examine how the environmental sciences are represented by codified language within the LCSH, then complete a domain analysis of the field to determine how environmental science represents itself. In comparing these two analyses we determine that the LCSH subject headings do not capture the interdisciplinary nature of the field in two primary ways; the term Environmental sciences is not sufficiently connected to the terms representing other major scientific subjects essential for a foundational understanding of environmental science, and key forward-looking topics of concern to environmental scientists such as Climatology are not in direct relationships with Environmental sciences. Correcting these issues is an important task, as ensuring that researchers are able to access a full range of environmental science materials will aid in finding sustainable climate solutions for our planet.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».