Suggested Areas for Study
Notice bibliographique
Résumé
After 100 years of organized ornithology we have a good picture of the bird fauna of Nebraska. Yes, we will still be able to add new species to the state list, but this will become more and more difficult. What problems are left for the amateur ornithologist to solve? Nebraska is a big state with many different ecological areas, few of which have been studied in detail. Only a few areas of the state have been well studied. Not only do we need data on what species occur, but how many. This type of study can be done by amateur ornithologists. In fact many of the outstanding field studies done in this country and Canada have been done by amateur ornithologists. What does such a study require? A good field study requires a desire to do a good job, good study design, good field notes, and time. By time, I mean that it can't be done in a hurry. A good field study requires several years so that you can get data under various conditions. It is not necessary to spend every day in the field, but spending 12 to 20 days a year in the area will yield good data. I have selected four areas in which over the years I have done fieldwork on insects and ticks [southeast Richardson County, Big Blue Valley (Barneston to Seward), Northern Sioux County (Oglala National Grassland), and Dundy County]. However, these areas would be excellent for ornithological study. The data from such a study would be a major contribution to the ornithology of Nebraska.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,635 | 0,225 |
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 ».