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Enregistrement W7042363256

Opening remarks, Neal Overstrom

2018· article· en· W7042363256 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - RISD (Rhode Island School of Design) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Design and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTSG101NucleofectionArticular cartilage damageLimitingFilter (signal processing)Pretext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neal Overstrom is a biologist, designer, educator and former Director of the Nature Lab at Rhode Island School of Design. His professional work has focused on promoting environmental literacy through informal learning experiences. Prior to coming to RISD he held senior posts for exhibit development, research and zoological management at the Mystic Aquarium in Mystic, Connecticut and was a Design Associate for Kent + Frost Landscape Architecture. Conducting field studies in regions ranging from sub-Arctic Hudson’s Bay, Canada to the Gulf of California, Mexico, Neal has authored or co-authored scientific publications on topics ranging from shark development and reproduction to marine mammal biology and behavior. He also served as project director for a major public aquarium expansion featuring innovative fish, bird, and marine mammal habitats with more than two million gallons of re-circulating seawater systems and a multimedia ocean education center. Neal earned a Bachelor of Science degree in biology from the University of Connecticut, a Master of Arts in zoology from Connecticut College, and a Master of Landscape Architecture from the University of Massachusetts, Amherst. In 2009 he was named the University of Massachusetts Olmsted Scholar, exploring the intersection of living systems, technology, and aesthetics in designing for sustainability. His interests involve investigating the biological influences on design, particularly the ways in which pattern, form and living elements in the built environment can reinforce our human-nature connection.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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