MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6968005253 · doi:10.5281/zenodo.13956321

Scientific Journal of Agricultural Economics

2015· other· en· W6968005253 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2015
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKingdomEditorial boardAgricultureRural economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific Journal of Agricultural Economics ISSN 1923-6514 (Online): Library & Archives Canada 3(1), 2015 Founder and Executive DirectorGhada Gomaa A. Mohamed Editor-in-ChiefDaniel E. May Editorial BoardProfessor Caroline SaundersLincoln University, NZDr(c) Ane Ripoll ZagarraUniversity of Keele, UKDr Andrew WatsonHarper Adams University, UKDr Bahar Ali KazmiKeele University, UKDr Daniel E. MayHarper Adams University, UKDr Edward DickinHarper Adams University College, UKDr Elena DruicaUniversity of Bucharest, RomaniaDr (c) Jason YipBirkbeck College, London University, UKDr Jose Roberto ParraRBB Economics, UKDr Keith WalleyHarper Adams University College, UKDr Nicola RandallHarper Adams University College, UKDr(c) Ouarda DsouliUniversity of Northampton, UKDr Peter TaitLincoln University, NZDr Priscila HermidaOxford University, UKDr(c) Treasa KearneyKeele University, UK Editorial iR.V. Ramanamurthy and Emmadi Naveen KumarSmall Farmer Economy and Their Crisis in Rural India: A Study inThree Villages1Adam BaxterAn Investigation into the Causes of Residential Property PriceVariation in London’s Surrounding Area10Sara Arancibia, Alexander Abarca and Gonzalo Moya 33Facing down the ‘perfect storm’ – is it time to think the unthinkable? Areview of global warming science and policy https://epe.lac-bac.gc.ca/100/201/300/scientific_jrn_agricultural_economics/2015/SJAE(31).pdf

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2440,139

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,161 · 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
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetEconomics of Agriculture and Food MarketsTravaux en français237 207