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Enregistrement W6950627777 · doi:10.5683/sp3/7vhchm

Accompanying Data for "Collaboration and Engagement with Decision-Makers Needed to Reduce Evidence Complacency in Wildlife Management"

2023· dataset· en· W6950627777 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeResource (disambiguation)Christian ministryInformation flowNatural resourceCredibilityIndigenousReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accompanying Data for "Collaboration and Engagement with Decision-Makers Needed to Reduce Evidence Complacency in Wildlife Management". Displayed are each relationship of evidence flow produced in each fuzzy cognitive map from" 1) The Freshwater Fisheries Society of BC (FFSBC; https://www.gofishbc.com). 2) Natural resource management branches of First Nations Indigenous governments (n=2). 3) Headquarters (i.e., ‘Branch’) of the BC Ministry of Forests, Lands and Natural Resource Operations and Rural Development (FLNRORD)*). 4) Regional offices of FLNRORD (i.e., ‘Regions’). *At the time of research this was the Ministry name, but as of March 2022 has changed to ‘the BC Ministry of ‘Lands, Water and Resource Stewardship’. Displayed for each relationship (arc) are the origin and destination of evidence flow along with the following ratings: 1. Amount of information flow 2. Rate of information flow 3. Reliability of the information flow (i.e., signal to noise ratio) which is comprised of a composite index: a. credibility and reliability (i.e., trust, faith, and confidence in the information) b. distortion (i.e., potential misuse or bias of the information) c. hackability (generativity) (i.e., the degree to which the information lends itself to tinkering, modification, exploitation, flexion) d. availability e. political-ness

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7720,371

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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