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Enregistrement W6940291326 · doi:10.7479/64y2-m311/56

Stellers Seekuh / Steller's Sea Cow

2022· dataset· de· W6940291326 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMuseum für Naturkunde Berlin - Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung · 2022
Typedataset
Languede
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensMinnow Environmental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconNatural (archaeology)National museumNatural history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Im 18. Jahrhundert durch Jagd ausgerottet, im 19. Jahrhundert zum begehrten Sammlungsobjekt avanciert, wurde Stellers Seekuh im 21. Jahrhundert zu einer Ikone des Anthropozän erklärt. Tiere als Objekte? ist eine Online-Publikation von Wissenschaftler:innen des Museums für Naturkunde Berlin, des Berliner Zoos und der Humboldt-Universität zu Berlin, herausgegeben von Ina Heumann und Tahani Nadim. Die Publikation ist Teil des vom BMBF-geförderten Forschungsprojekts "Tiere als Objekte. Zoologische Gärten und Naturkundemuseum in Berlin, 1810 bis 2020". Exterminated by hunters in the 18th century before becoming a coveted collection item in the 19th century, Steller’s sea cow is now considered an icon of the Anthropocene in the 21st century. Animals as Objects? is an online publication by researchers from the Museum für Naturkunde Berlin, the Zoo Berlin, and the Humboldt-Universität zu Berlin, edited by Ina Heumann and Tahani Nadim. It was funded by the BMBF as part of the research project "Animals as Objects. Zoological Gardens and Natural History Museum in Berlin, 1810 to 2020".

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2960,036

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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