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Enregistrement W4406245916 · doi:10.3097/lo.2024.1131

Reflections on twenty-five years of landscape ecology discussion in the German-speaking IALE community

2024· article· en· W4406245916 sur OpenAlexfundno aff
Werner Rolf, Uta Schirpke

Notice bibliographique

RevueLandscape Online · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftTechnische Universität BerlinUniverza v LjubljaniUniversität ZürichUniversiteit GentArizona State UniversityConcordia UniversityUniversidad Nacional de ColombiaRMIT UniversityUniversitatea din BucureștiNature Conservancy
Mots-clésMilestoneGermanTransdisciplinarityEcologyRelevance (law)SustainabilityLandscape ecologyScope (computer science)SociologyGeographyPolitical scienceBiologyComputer scienceHabitatArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May 1999, about 30 people from Austria, Germany and Switzerland met in Basel (Switzerland) to found the German Chapter of the International Association for Landscape Ecology (IALE-D) to bring together Germanspeaking researchers, planners and other people interested in landscape ecology. Now, twenty-five years later, we take this milestone as an opportunity to reflect on the evolution of the topics that have shaped the landscape ecology discourse within the IALE-D community. In this editorial, we (1) present the history of the IALE-D conferences, (2) reflect on the topics addressed by the conference contributions and how they have developed, and (3) offer some initial indications of changes in relevance with regard to technological advances, thematic foci, transdisciplinarity, sustainability issues, and cultural dimensions that can be observed over time. Furthermore, we provide an overview of the articles published in 2024 in Landscape Online, which mainly reflect two emerging topics, which follow the lines of the thematic development of the IALE-D conferences, that is, a focus on urban environments as well as on pressing issues related to global change.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0190,013
Communication savante0,0230,012
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0110,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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Résumé présentoui

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