MARSHES-IN PHOTOS AND WORDS. Review of <i>Marshes: The Disappearing Edens</i> by Bill Burt
Notice bibliographique
Résumé
Bill Burt has done it again. The author of two superbly illustrated books (Shadowbirds and Rare and Elusive Birds of North America) that were reviewed earlier in this journal, Burt has returned with another excellent book, this one focusing on marshes. Like his earlier books, Marshes features wonderful close-up views of many hard-to-photograph birds. Here, in addition, are grand images of marsh landscapes and other marsh denizens, especially plants. Burt best characterizes his own book, which he intends as "an evocation and exploration, rather than a catalog of marshland life." He tells of his 30 years spent prowling marshes of all kinds, all over North America, day and night ~like. His books display some of the results of his searches, both in word and wondrous photography. Burt ranges widely in his searches for marshes. Each of the seven chapters focuses on a marsh, or an area with marshes. He starts with his "home" marsh, in Connecticut. Then to Maryland and its Elliot Island marsh, then a fen near Douglas, Manitoba. One chapter touches on marshes of the southern Atlantic and Gulf coasts, where he finds pleasure in the saltmarshes of Virginia and New Jersey, and wonders why the people of Louisiana seem oblivious to the marshy pageantry that surrounds them.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,053 |
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 ».