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Enregistrement W2525963343 · doi:10.6084/m9.figshare.3850743.v1

Examining the Diameter/Condition of Trees from the Edge of a Woodlot to the Center.

2016· article· en· W2525963343 sur OpenAlexaboutno aff
Fernandez Matthew

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCenter (category theory)ForestryEnhanced Data Rates for GSM EvolutionEnvironmental scienceGeographyHydrology (agriculture)GeologyComputer scienceTelecommunicationsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods: The data was collected by using a transect measuring tape to make a straight line from the edge of the forrest to the center. When an adult tree was noticed along this line the distance from the edge was recorded as well as the diameter and condition of the tree. Hypothesis: I predict that as you go deeper into the woodlot the diameter of the trees will increase and the condition will lead to more larger trees, because they will have more room to grow and be in a less disturbed area. Study Site: Danby Woods, York University, Toronto, Ontario, Canada. Predictions:1) Trees deeper in the woodlot will be a lot larger.2)There will be more total trees deeper in the woodlot.(they will be closer together)3.There will be more huge green canopy trees near the center of the woodlot. Metadata:Distance.Between.Consecutive.Trees: numerical- A research lab was conducted to measure the distance between consecutive trees throughout the woodlot using a transect measuring tape, in Danby Woods.Diameter.Of.Tree.At.Breast.Length: numerical- A research lab was conducted measuring the diameters of trees at breast length from the edge of a woodlot to the center, in Danby Woods.Condition.of.Tree: categorical- A visual survey was done to determine the condition of trees. Condition was identified as dead, living or having a huge green canopy, in Danby Woods. Group Members:Sarah PecileNiusha TaatiLaura NatiRija Ghani

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,191 · 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
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
Publié2016
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Résumé présentoui

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