MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2107391861 · doi:10.7202/032524ar

A Method for Comparison of Northern Fossil Insect Assemblages

2007· article· en· W2107391861 sur OpenAlexvenueaboutno aff
John Matthews

Notice bibliographique

RevueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFossil Insects in Amber
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFaunaSubarctic climateTaxonArcticEcologyAssemblage (archaeology)PleistocenePaleontologyTaxonomic rankGeographyThe arcticGeologyBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paleoenvironmental resolving power of late CenozoicColeoptera fossils from arctic and subarctic sites is hindered by the fact that the fossil assemblages often differgreatly in taxonomic diversity and minimum number of individuals represented. In order to compare faunas of different age and from different sites, the fossil insect assemblages must first be normalized. One method of doing this is to group the fossils according to the ecological requirements of the taxa that they represent and then compare assemblages on the basis of the percentage of individual insects in each group. Eight such groups are defined in this paper and then used to compare fossil assemblages from the Yukon Territory, Alaska and eastern Siberia. Such comparisons reveal differences related to local site-of-deposition conditions but they also reflect the character of the regional late Pleistocene beetle fauna. The grouping procedure supports conclusions based on other information, such as taxonomic content, but it masks certain assemblage characteristics that may also be of paleoenvironmental significance. Thus grouping insect fossils as a means of normalizing the dataf or purposes of comparison should not be used in lieu of other analytical approaches.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,293 · 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
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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGéographie physique et QuaternaireMême sujetFossil Insects in AmberTravaux en français237 207