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Enregistrement W4390462080 · doi:10.1672/ucrt083-253

Assisting Nature: Ducks, “Ding” and DU by Arnold van der Valk

2018· article· en· W4390462080 sur OpenAlexaboutno aff
Arnold van der Valk

Notice bibliographique

RevueWetland Science and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfowlWildlifeNewspaperFoundation (evidence)Environmental ethicsPolitical scienceGeographyHabitatEcologyArchaeologyLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

J ay “Ding” Darling (1876-1962) was a newspaper editorial cartoonist and duck hunter. Because of his proconservation cartoons, he had become one America’s most prominent conservationists by the early 1930s. Joseph P. Knapp (1864-1951) was a prominent businessman, philanthropist, conservationist, and duck hunter who, like Darling, had become concerned about the decline of waterfowl populations. Both worked to reverse this duck decline. Darling was appointed chief of the Bureau of Biological Survey in 1934 by President Franklin Roosevelt. During his short tenure as its chief (1934-1935), he focused the Bureau’s mission more on wildlife conservation and he oversaw the expansion of the national wildlife refuge system. In 1930, Knapp founded the More Game Birds in America Foundation. This Foundation through its waterfowl surveys documented that western Canada was the major breeding ground of ducks in North America. This resulted in the Foundation establishing Ducks Unlimited, Inc. in the US and Ducks Unlimited (Canada) in 1937. DU, Inc. would raise money, and DU (Canada) would spend this money in western Canada on wetland conservation and restoration projects. Both men helped to slow down the loss of wetlands by stressing the need for the public and private sectors to conserve and restore them as waterfowl habitat. They also shaped future wetland science by creating opportunities for the employment of wetland scientists.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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