Insight into successful research impacts: An environmental scan of academic and non-governmental institutes focused on the Laurentian Great Lakes ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Protection of water quality and ecosystem health of the Great Lakes is strongly supported by people living in their watershed. Greater scientific understanding of the Great Lakes ecosystem is recognised as a key need for designing and conducting research that will provide the best means to protect the ecosystem and evaluate environmental restoration actions. Water research centres that focus on the Great Lakes aquatic ecosystem are important features of research infrastructure in the region and provide service to environmental governance, outreach, and education. An environmental scan was conducted on 22 academic and non-governmental water research centres to understand the types of institutional governance and scope of activity that leads to successful centres. All water centres are viewed favourably at their respective institutions and in their communities and serve important science communication roles with the public. Public outreach is an important function of water centres in the Great Lakes region, and greater efforts are required for fully inclusive and participatory involvement with stakeholders and rights holders. This study will be useful for any organisation seeking to develop a new or revise an existing water centre in the Great Lakes region to serve the growing need to protect water quality and ecosystem integrity.
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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 | 0,034 | 0,051 |
| 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 | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».