Notice bibliographique
Résumé
bovine TB SIR, – Instead of fiddling around trying to find ever more reasons why they should not address the problem of endemic tuberculosis (TB) in badgers (VR, December 17, 2005, vol 157, p 786) DEFRA and the Independent Scientific Group on Cattle TB should ponder the fact that, from data released by DEFRA for 1996/98, at least a quarter of the badgers in England and Wales are infected with the disease (DEFRA 2005) and it won’t go away on its own. When, in 1998, DEFRA (then MAFF) stopped publishing data from carcases of badgers examined by MAFF, infection rates in the period 1996/98 in Great Britain overall were 26 per cent and rising, with pockets of infection in Gwent and East Sussex, of 82 per cent and 44 per cent respectively (DEFRA 2005). With the ever-increasing and uncontrolled badger pop-ulation the situation cannot be expected to have improved since then. We are, however, somewhat heartened to read more recently (VR, December 24/31, 2005, vol 157, p 823) that DEFRA is at last considering ‘general culling over large, loosely specified areas... through either farmer/landowner coordinated groups or a combination of state and farmer/landowner involvement’. This approach would appear to closely resem-ble the strategy of wildlife management that we advocated, over five years ago (VR,
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,258 | 0,171 |
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 ».