Foreign agents: Imported for weed control
Notice bibliographique
Résumé
You enter through a thick, metal door.When it closes, only a small window provides light in the room.Next, you go through another door into a room with another small window.The goal: to lure potential escape artists toward a trap in the window rather than allow them to sneak outside.Through a third door, you enter a network of laboratories and greenhouses that hold beneficial insects from foreign lands.These insects, scientists and landowners hope, may help control some of the United States' worst weed invaderslike leafy spurge, saltcedar, and melaleuca."Invasive species, including weeds, cost U.S. consumers and producers billions of dollars each year," says Ernest S. Delfosse, the Agricultural Research Service's national program leader for weed sciences in Beltsville, Maryland."Natural enemies from the weeds' homelands may be our most effective and economical tools for long-term control."When beneficial insects arrive from overseas, they are carefully sorted, screened for parasites, and reared in quarantine facilities like the one just described, which is located at ARS' Western Regional Research Center in Albany, California.1 This research is part of Crop Protection and Quarantine, an ARS National Program (#304) described on the World Wide Web at http://www.nps.ars.usda.gov/programs/cppvs.htm.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,413 | 0,193 |
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 ».