MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068952160 · doi:10.7202/021327ar

The Distribution and Abundance of Terrestrial Vertebrates of the James and Hudson Bay Regions of Québec

2005· article· en· W2068952160 sur OpenAlexaffvenueabout
J. Roger Bider

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayEcologyHabitatDistribution (mathematics)GeographyAbundance (ecology)Physical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From an increasing number of surveys conducted in northern Québec interior at all times of the year, a view of animal resources and their distribution is crystallizing. In retrospect the distribution of animals seems for the most part related to the distribution of nutrient rich areas much like the distribution of animals in the desert relates to water. About 50% of all summer animal activity takes place on vast areas of poor habitat which comprises approximately 90% of the region. The small concentrations of nutrients from these regions where they are captured and transformed through food chains to a variety of carnivores such as those found at all major rapids. In the rich Tyrrell Sea the most salient factors which affect the populations seem to be the drainage of the soil and the turbidity of the water. The reduction of forest crown cover seems to affect the changes in species composition rather than the function of animals. In reviewing all the above factors and the known ranges of the animals it seems that western Nouveau-Québec can be divided into six zoogeographical entities, three of which are affected by the rich marine deposits of the Tyrrell Sea, topography and climate, the three others by the extremely poor glacial soils, topography and climate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCahiers de géographie du QuébecMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207