Notice bibliographique
Résumé
Data was collected at 3:00 p.m. on October 3, 2014 at the woodlot and grassland located between Chimneystack Road, York Boulevard and Keele Street, at the East end of York University, Toronto, ON. It was raining and cloudy, and the temperature was 23°C. Wind speeds ranged from 4-18 mph. The purpose to collect this data was to use distance measuring methods to estimate bird abundance at York University. Specifically, this dataset includes distance data along transect tapes for birds on a woodlot and grassland at York University. Potentially, this data could be used to compare the abundance of birds in woodlot and the abundance of birds in grassland areas. It is predicted that there would be a greater abundance of birds in the woodlot, due to the weather conditions, as birds would find shelter from the rain in the canopy of the trees. Five trials were completed in both locations. A 10 meter transect tape was randomly placed in the grassland, and bird sightings were recorded for 5 minutes while walking along the transect during each trial. Frequency of birds, or number of birds sighted, bird species, distance from transect (m) and wind speed were recorded for each sighting during each trial. This process was repeated five times in the grassland. In the woodlot, the trial length was shortened to 3 minutes, everything else remaining the same. A 10 meter transect tape was randomly placed in the woodlot, and bird sightings were recorded for 3 minutes during each trial. Frequency of birds, or number of birds sighted, bird species, distance from transect (m) and wind speed were recorded for each sighting during each trial. Bird species were determined using previous knowledge of the observer, and if there was any uncertainty about what species a bird was, then it was recorded as “unidentified”. Distances from the transect were estimates, recorded in meters. Wind speed was recorded as a number on the Beaufort scale and was estimated, as there were no actual devices monitoring the wind speed. Group members: Alexander Karakatsanis, Arlene Tran and Jenna Teixeira. Dataset collected by: Rajbir Ghuman
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,024 |
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 ».