Notice bibliographique
Résumé
The Pan Trap dataset was collected on the 1st of October 2014 at approximately 4:50pm, in both the grassland and woodlot area at the Keele campus of York University in Toronto, Ontario. It was a wet day as it had rained the night before and towards the end of the lab it was cloudy with showers. At the beginning of the lab, nine bowls of different colours filled with soapy water were placed at intervals in a random site at the grassland area. The soapy water was added to each bowl in order to kill whatever insects entered into it. The bowls were placed in a sequence of light blue, yellow and white so as to observe the insects that were attracted to each colour. Three blue coloured soapy bowls were also placed at a random site in the woodlot area. They were all the same colour as there were no more bowls of the other colours. Also the bowls were placed in a location where there would be minimal disturbance by other members of the lab so as not to scare away the insects. At the end of the lab, the number of insects and the number of different recognizable taxonomic units (RTUs) were determined in both the grassland and the woodlot. In the grassland area, a Large Carpenter Bee (Xylocopoa virginica)-order Hymenoptera, was attracted to one of the yellow bowls, then in one of the blue bowls there was a three-spotted jumping spider (Phidippus audax)-order Araneae. In another blue bowl in the grassland area there was Grasshopper- order Orthoptera and no insects were attracted to the white bowls. In the woodlot, only one insect was observed in all three blue bowls and they are called Aphids- order Hemiptera. A group of four students performed this experiment.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,028 |
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 ».