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Enregistrement W6958151122 · doi:10.6084/m9.figshare.1197039.v1

IUFRO News 2011/6: Peer-to-peer Learning among Land Owners

2014· article· en· W6958151122 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Task (project management)Task forceForest industryLand use

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Read an interview with IUFRO Vice-President Su See Lee and reports from a symposium on land owner extension, a forest inventory workshop, a forest pathology meeting, and the forestry leaders' summit. In this issue, Dr. Su See Lee, IUFRO Vice-President for Task Forces, Special Programmes, Projects and IUFRO-led Initiatives talks, among other things, about her career path, her view on the current and future role of IUFRO, and the development of forest-related research. Meeting reports inform about a symposium in Finland on "Recent Advances in Land Owner Extension", a workshop in Italy on "Emerging Issues of Forest Inventory and Integration with Remote Sensing", a meeting in Spain on forest diseases and the "Forestry Leaders' Summit" in Canada. Of course, you will also find information about relevant publications and upcoming IUFRO meetings.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2120,068

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2014
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Résumé présentoui

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