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Enregistrement W2266448761 · doi:10.6084/m9.figshare.1228786.v1

Perimeter and Non-Perimeter Woodlot Maple Trees

2014· article· en· W2266448761 sur OpenAlexaboutno aff
Zhao Winnie

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerimeterMapleForestryMathematicsGeographyBotanyBiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data for “Perimeter and Non-Perimeter Woodlot Maple Trees” was collected over a two-day collection period at the woodlot area at York University-Keele Campus in Toronto Ontario. The first day of data collection took place on Friday October 17, 2014 from 15:00-15:45. Weather conditions included heavy cloud cover, moderately windy conditions and a temperature of approximately 10 degrees Celsius. Researchers wanted to study the relationship between the relative location of adult maple trees in the woodlot area and the canopy abundance during the autumn season. Researchers proceeded to explore additional abiotic variables that may affect the number of leaves remaining on the tree. Alongside to leaf abundance (%) and relative location of the tree, researchers observed and recorded six additional variables, including: tree height, girth of trunk, soil pH, moisture level, canopy exposure to direct sunlight and leaf colour. On the first day of data collection, researchers observed ten randomly selected “perimeter” adult maple trees found along the southern edge of the woodlot area and ten “non-perimeter” adult maple trees. Any maple tree that fell within a 2-metre radius from the outer edge was considered “perimeter” tree, while any maple tree that fell beyond an 8-metre radius from the outer edge was considered “non-perimeter”. The second day of data collection took place on Friday October 24, 2014 from 15:00-15:45. Weather conditions included fairly clear skies, light cloud cover and a temperature of approximately 12 degrees Celsius. On the second day of data collection, researchers observed ten randomly selected “perimeter” adult maple trees found along the northern edge of the woodlot area and ten “non-perimeter” adult maple trees. The same criterion to distinguish perimeter from non-perimeter trees was employed. The same researcher determined the relative height of each tree in all sets of data collection by observation. Simple qualitative descriptions of tree height were recorded for each tree. The girth of each tree at researcher breast-level was measured and recorded using a transect tape for each tree. A simple litmus paper test was employed to measure the pH of the soil immediately surrounding the base of the tree. Soil pH provides an indication of the nutrients and minerals that tree receives in its habitat. A small sample of soil was added to a container filled with distilled water, after which a strip of litmus paper was added. The pH value was obtained by comparing the resulting colour change on the litmus paper to given pH values. The exposure of the main canopy to direct sunlight was observed and recorded as a percentage by the same researcher across all datasets. The moisture level of the soil immediately surrounding the base of the tree was felt by touch and rated on a relative 0-2 scale, where 0 indicated “dry” and 2 indicated “wet”. The overall abundance of leaves on each tree was observed by the same researcher and recorded as a percentage. The leaf colour(s) on each tree were observed and recorded. General descriptions of colour were employed in describing leaf colour. Participating researchers included: Kristina, Naz and Yu.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,1620,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
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