Notice bibliographique
Résumé
Birds’ nest swiflets in Niah Caves were first counted in 1935 by E. Banks, the then curator of the Sarawak Museum. The population then was a staggering 1.7 million although no differentiation was made between the glossy-moss and black-nests. Other counts were made by Medway in 1958 and 1962 where the population was 1.5 million. Huntings Technical Services Consultant counted some 1.3 million swiftlets in Niah in 1974 at a time when large scale oil palm plantations were established along the Miri-Bintulu Road. Since 1987 a number of counts were made jointly by the Forestry and Sarawak Museum Departments. The sharp increase in value of birds’ nest in the late 1980’s has caused a serious increase in poaching activities on the nests in Niah Caves. Despite the first ban of nest harvest in Niah Caves from 1989 to 1991, the swiftlet population did not increase in subsequent years. In 1993, a second two-year ban on nest harvests was placed on birds’ nests in Niah Caves. This second ban expired in the third quarter of 1995. During the ban period, there were five groups of Forestry Enforcement and Field Force staff stationed at each of the cave entrances in Niah complex.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».