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Enregistrement W7034263326

Technologies in Mangrove-Friendly Aquaculture. Final Report of and Papers Presented to the On-Site Training on Mangrove-Friendly Aquaculture, Hai Phong City, Socialist Republic of Vietnam, 19-30 April 1999

2020· book· en· W7034263326 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSEAFDEC/AQD Repository (Southeast Asian Fisheries Development Center) · 2020
Typebook
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Identities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Resource (disambiguation)Socialist republicGovernment (linguistics)The Republic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document contains the final report of and papers presented as lecture materials, to the On-Site Training on Mangrove-Friendly Aquaculture held in Hai Phong City, Socialist Republic of Vietnam from 19 to 30 April 1999. This document replaces the Advance Copy of the Report issued in May 1999.
\nFourteen experts on mangroves and aquaculture served as lecturers and resource persons. Technologies in Mangrove-Friendly Aquaculture, in general were introduced, taking into consideration the results of the Workshop on Mangrove-Friendly Aquaculture, 11-15 January 1999, Iloilo City, Philippines.
\nThe On-Site Training was participated in by 25 participants; 20 from Vietnam and 5 from Cambodia. The conduct of the On-Site draining was an offshoot of the Project SD/AQ99-CM01 with the SEAFDEC Secretariat which also allocated the necessary funds from the Japanese Trust Fund. The Canada-ASEAN Centre based in Singapore provided funds for the participation of the trainees from the Kingdom of Cambodia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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