MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2101132293 · doi:10.1017/s0024282912000175

Measurement of growth in the lichen<i>Rhizocarpon geographicum</i>using a new photographic technique

2012· article· en· W2101132293 sur OpenAlexaff
Daniel McCarthy, Nicole Henry

Notice bibliographique

RevueThe Lichenologist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThallusPerimeterLichenGeologyMathematicsBotanyBiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adobe® Photoshop® CS3 Extended software and a photographic time series were used to generate accurate and precise measures of change in the area, perimeter and diameter ofRhizocarponthalli at one, three and seven year intervals. Systematic measurements at a fixed grid of eight diameters per thallus showed a rapid and highly variable diametric growth phase in the smallest thalli (<5 mm2) and slower diametric growth (<0·01 mm2yr–1) in larger thalli (5–500 mm2). When standardized to an annual rate, the areal growth trend was similar, regardless of the number of years studied. This suggests that the areal and diametric growth of small and mid-sizedRhizocarponthalli may be insensitive to annual climatic variation and can be accurately characterized by repeat measurements taken over months rather than decades. Unlike diametric growth rate, change in thallus area and perimeter are statistically robust measures of growth inRhizocarponthalli. Our mean measurement accuracy was 99%. Measurement precision (reproducibility) was >95% (P>0·05) for thallus area and >96% for thallus perimeter. Our technique is tedious, but on flat rocks it can resolve and accurately measure change in thallus morphology at the sub-millimeter scale, and it can be used with recent and/or historical images.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe LichenologistMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207