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Enregistrement W1964814677 · doi:10.1111/j.1468-0459.2010.00386.x

Sedimentary fluxes and budgets in changing cold environments: the global iag/aig sediment budgets in cold environments (sedibud) programme

2010· article· en· W1964814677 sur OpenAlexaffabout
Achim A. Beylich, Scott F. Lamoureux, Armelle Decaulne, John C. Dixon, John F. Orwin, Jan‐Christoph Otto, Irina Overeem, Þorsteinn Sæmundsson, Jeff Warburton, Zbigniew Zwoliński

Notice bibliographique

RevueGeografiska Annaler Series A Physical Geography · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyArchaeologyArcticPhysical geographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1Geological Survey of Norway (NGU), Quaternary Geology and Climate group, Trondheim, Norway 2Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Department of Geography, Trondheim, Norway 3Queen’s University, Department of Geography, Kingston, Canada 4University of Clermont-Ferrand, Laboratory of Physical and Environmental Geography GEOLAB, CNRS, Clermont-Ferrand, France 5Natural Research Centre of North-western Iceland, Saudarkrokur, Iceland 6University of Arkansas, Department of Geosciences, Fayetteville AR, USA 7 University of Otago, Department of Geography, Dunedin, New Zealand 8University of Salzburg, Department of Geography and Geology, Salzburg, Austria 9University of Colorado, Institute of Arctic and Alpine Research, Boulder, CO, USA 10Durham University, Department of Geography, Durham, UK 11Adam Mickiewicz University, Institute of Paleogeography and Geoecology, Poznan, Poland

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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