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Enregistrement W6948064933 · doi:10.4224/21268045

International Joint Commission model selection and implementation guidelines

2012· report· en· W6948064933 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2012
Typereport
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)CommissionWork (physics)Joint (building)Agency (philosophy)Selection (genetic algorithm)Corporate governanceEuropean commission

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Joint Commission’s (IJC) International Watersheds Initiative (IWI) is an approach to addressing transboundary water issues that examines watersheds as a whole and takes an integrated, ecosystem approach rather than addressing boundary water issues in isolation (IJC, 2009). The IWI Boards work to resolve water-related issues within the watershed at the local level through an integrated approach. In support of their work, the Boards initiate studies to investigate issues of concern and many of the studies include modelling as part of the scientific investigation. Many of the Boards have common issues among their jurisdictions and the IWI helps to facilitate the sharing of knowledge and expertise among the Boards as these issues are addressed. For numerical modelling projects, the model selection and application process has largely been driven by the Boards themselves. The Boards tend to decide on which model to use based on the knowledge of those participating in the process and the skill sets available to the Board undertaking the activity, either from an agency affiliation or a contractor petitioning to supply the modelling services. This overall process has not been as scientifically rigorous as it could be and the numerical modelling projects could benefit from more support and guidance from the IJC and other experts. Additionally, issues have arisen with regard to ownership of data and modelling results developed for a project. Often model implementations, collected data and results are summarized in a report, but the data and model files themselves are not made available to meet future Board needs for which numerical modelling may be helpful. For the above reasons, and in an effort to improve the quality of the IJC modelling studies, the IJC planned a series of IWI modelling workshops with the goal of addressing needs that may exist with numerical model selection, implementation and model data stewardship beyond the life of the projects themselves.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,202
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,202
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0140,005
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0930,051

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,328 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2012
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