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Enregistrement W2564715533 · doi:10.1139/as-2016-0039

The Greenland vascular plant herbarium of the University of Copenhagen

2016· article· en· W2564715533 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Bay, Fred J.A. Daniëls, G. Halliday

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbariumFlora (microbiology)Vascular plantArcticGeographyPhytogeographyVegetation (pathology)GroenlandiaShetlandPhysical geographyThe arcticOceanographyEcologyArchaeologyGeologyForestryIce sheetBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By the establishment of the Greenland Botanical Survey in 1962 at the Botanical Museum, University of Copenhagen, an era of regular and systematic exploration of the vascular plant flora of Greenland was initiated and it ended in 1996, when funding ended. Preceding this period, the vascular plant flora was mainly known from the results of more sporadic botanical investigations mostly in low arctic West and East Greenland, but after the 1980s, investigations expanded to include the more inaccessible high arctic Northeast and North Greenland. Nowadays, vascular plant species have been collected from most regions of Greenland. So far, three regional phytogeographical studies of South, North, and West Greenland have been published, and at present, two papers dealing with the vascular plant flora of East Greenland are ready for publication. These studies will be the basis for a synopsis of the phytogeography of Greenland and a new edition of the Flora of Greenland. The published distribution maps from South, West, and North Greenland based on these collections have been digitized and used for modelling the regional vegetation and flora and its relation to past glaciations and current climate. The specimens from East Greenland have been entered into a database and will be available for future modelling projects.

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)0,001
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 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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