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Enregistrement W4411050335 · doi:10.1016/j.jglr.2025.102612

Insight into successful research impacts: An environmental scan of academic and non-governmental institutes focused on the Laurentian Great Lakes ecosystem

2025· article· en· W4411050335 sur OpenAlexaffvenue
Michael R. Twiss

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemEcosystem approachEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental researchEnvironmental planningEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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