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Enregistrement W7036510238

CBERN-NNK Knowledge Needs Research Summary:Report to the CBERN/Naskapi Steering Committee and the Naskapi Community

2020· report· en· W7036510238 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2020
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Crisis of the 21st Century
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Steering committeeCommunity developmentInformation needsDevelopment planInformation sharing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report has been prepared for the Naskapi Steering Committee and the Naskapi community by Peter Siebenmorgen Research Assistantand Dr. Wesley Cragg, Project Director. The Canadian Business Ethics Research Network (CBERN) has been working in collaboration with the Naskapi Nation of Kawawachikamach (NNK) since early 2007. This relationship was initiated by former NNK Chief Phil Einish. The goal has been to ensure that the Naskapi people benefitted from mining on their traditional territories and avoided the negative impacts caused by previous mining activity by the Iron Ore Company of Canada. Working with Naskapi leadership, Dr. Cragg and Dr. Bradshaw developed a plan to identify community concerns and hopes for mining development on their traditional territory and provide access to the information and knowledge the community needed to address those concerns and hopes. The goal is to provide the community with the information it requires to benefit from development now taking place.The first step in the plan has now been completed. This report to the Naskapi community describes what the research team found.The second part of the plan is to improve access to information that will help the community address its concerns and realize its hopes for building a better and stronger future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,149 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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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