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Enregistrement W7036496764

Book Review: Food, Climate, and Man: Food, Climate, and Man, Edited by BiswasMargaret R. & BiswasAsit K.. (Foreword by Mostafa Kamal Tolba.) John Wiley & Sons, New York-Chichester-Brisbane-Toronto: xxiii + 285 pp., figs & tables, 23.5 Ã 16 Ã 2.1 cm, [no price indicated], 1979. --- Either ISSN or Journal title must be supplied

2017· other· en· W7036496764 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuereroDoc Digital Library · 2017
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFossil Insects in Amber
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Natural disasterNatural (archaeology)Disturbance (geology)EcosystemEnvironmental disaster
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classical ecologists, perhaps, find it difficult to include disaster among their areas of preoccupation.Maybe this is because natural disasters are treated as God-given facts, or because they are considered beyond the scope of traditional disciplines.Increasingly, however, we are confronted with the potential threat of ecodisasters (see, for example, the International Conferences on Environmental Future held in Finland in 1971 and Iceland in 1977).Increasingly, also, it is realized that natural disasters such as floods can often be triggered by human activities which disturb the ecosystem (for example, the recent major floods in India, which have cost so much in human lives), and finally, perhaps, there is increasing awareness that environmental impact and ecological disturbance can occur as much, or even more, from rare events of great magnitude than from the daily 'insult' of Man-made activities.It is therefore particularly instructive that the MIT Press Environmental Studies Series should have published this book which details the disasters of floods and earthquakes that have struck Rapid City and San Francisco in the conterminous United States, Anchorage in Alaska, and Managua in Nicaragua.The analysis of the impact of such disasters, and the reconstruction and rehabilitation efforts, have many lessons for the management and abatement of environmental impacts of less spectacular origin.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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