Nature's Past Episode 017: Virtual Field Trips, Automobiles, and Global Commodity Chains
Notice bibliographique
Résumé
Over the summer, the NiCHE New Scholars group organized a virtual environmental history workshop that invited graduate students from around the world to participate in two days of discussion and review of working papers on a variety of topics in environmental history. Students from Canada, the US, Britain, France, Japan, and Australia were connected using Skype, Google Groups, and a WordPress blog to review compelling new graduate research in environmental history. \n \nOne of the hallmarks of the workshop was the virtual field trip. Because field trips play such a prominent role in environmental history workshops and conferences, the New Scholars organizing committee wanted to somehow include a field trip component in the virtual workshop. Using a combination of the photo-sharing service, Picassa, Google Maps and Google Earth, the workshop participants created an impressive collaborative geo-tagged photo essay on the topic of the automobile and its impact on landscapes as a global commodity.Workshop participants were asked to upload and geo-tag photos of the impact of automobiles on their local environments and provide brief annotations and captions for each picture. Those images were then three-dimensionally mapped, using Google Earth, to allow each participant to virtually travel this global commodity chain through images of the impact of automobility in all of the participant countries and regions. \n \nOn this episode of the podcast we speak with some of the participants from this virtual environmental history field trip and ask them about their collaborative work on this project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».