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Enregistrement W4404646485 · doi:10.1093/ornithapp/duae044

2024 AOS Brina C. Kessel Award to Andrew J. Laughlin

2024· article· en· W4404646485 sur OpenAlexaff
Sara J. Oyler‐McCance, Brooke L. Bateman, Nathan W. Cooper, Kevin C. Fraser, Elizabeth A. MacDougall‐Shackleton, Chris Guglielmo, José Maria Cardoso da Silva, Adrianne G. Tossas, Casey Youngflesh

Notice bibliographique

RevueOrnithological applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lars Pomara (left) and Andrew J. Laughlin (right). The American Ornithological Society (AOS) Brina C. Kessel Award recognizes the most outstanding article by a single or multiple authors published in Ornithology over the preceding two-year period. The award is made in even-numbered years to complement the Painton Award, which is given in odd-numbered years for the best paper published in Ornithological Applications during the preceding two-year period. The 2024 recipient of the Brina C. Kessel Award is Andrew J. Laughlin for his paper, “Winter range shifts and their associations with species traits are heterogeneous in eastern North American birds” (Laughlin and Pomara 2023). Andrew J. Laughlin is an associate professor of environmental science at the University of North Carolina Asheville, where he has taught since 2015. He teaches classes in ecology, ornithology, wildlife management, urban ecology, and global change. His research interests focus on animal responses to environmental change, with a focus on birds. His avian research takes place in a variety of settings, from urban centers to relict southern Appalachian spruce-fir forests. Currently, he and his undergraduate research students are resurveying bird communities in portions of the Great Smoky Mountains National Park to understand how bird communities are responding to climate change and the recent Eastern hemlock die-off. He received his MS in Biological Sciences from East Tennessee State University in 2010, under Fred Alsop, PhD; and his PhD in Ecology and Evolutionary Biology from Tulane University in 2015, under Caz Taylor, PhD Lars Pomara, the paper’s coauthor, is a research ecologist at the USDA Forest Service’s Southern Research Station, with interests in landscape ecology, ornithology, and conservation. He contributed expertise in ecological modeling and climate change ecology to the analysis and writing of the paper.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6170,351

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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