Laboratory 3 - Dataset 2: Using Pan Traps to Estimate Insects Abundances
Notice bibliographique
Résumé
<b>Meta Data:</b>Habitat - The datasets were collected in grassland and woodlot.Pan Trap Colour - The colour of pan traps used for this dataset were blue and yellow.Number of Insects - The insects captured in the pan trap were counted individually. <b>Methods:</b> To record this dataset, 10 yellow pan traps were placed randomly in grassland and 10 blue pan traps were placed randomly in woodlot. Each trap was filled half way with soapy water. The same colour of pan traps were used in each habitat because this way it would not get mixed up with another group's traps. After one hour, the total number of insects captured in each trap were individually counted and recorded. <b>Study Site:</b> The dataset was collected on September 29th, 2016 between 3:10 pm- 4:10 pm at Danby grassland and woodlot at York University Keele Campus, Toronto, Ontario, Canada. The weather was cold with a temperature of 15°C with slight wind and drizzle. <b>Equipment:</b> Yellow and blue pan traps and soapy water <b>Hypothesis:</b> There are more insects in grassland compared to woodlot because there are more resources to vegetation compared to woodlot. <b>Predictions:</b> 1) More insects will be captured in grassland compared to woodlot. 2) Different species of insects can be captured in grassland. 3) Less insects will be captured in woodlot because it is closed off and has less resources to vegetation. <b>Group Members:</b> Abesan Balakumar, Matthew Chiang, Andrew Nguyen
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».