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Enregistrement W2591400812 · doi:10.15468/fyugn7

CUMV Bird Collection

2013· article· en· W2591400812 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrnithologyGeorge (robot)Art historyArchaeologyEnvironmental ethicsHistoryBiologyEcologyPhilosophySouthern Hemisphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CUMV Bird Collection contain a record of the development of ornithology at Cornell from the earliest days of Arthur A. Allen and Louis Agassiz Fuertes. Dr. Arthur A. Allen, on the faculty at Cornell from 1915–1953, made the name Cornell nearly synonymous with ornithology in the United States. Allen contributed many birds to the collection, and possibly even more importantly, attracted a very large number of students interested in birds. His numerous students contributed specimens from their research and travels all over the United States, Canada, Mexico, and other parts of the world. The CU collection contain many specimens collected by of Cornell faculty such as George M. Sutton, Charles Sibley, William Dilger, and Tom Cade, but also contains student specimens of Dean Amadon, Walter Bock, F. Graham Cooch, John Emlen, Herbert Friedmann, Ludlow Griscom, Harry Hann, Robert Mengel, Eugene Morton, Ralph Palmer, Kenneth Parkes, Olin S. Pettingill, Alan Phillips, Austin Rand, James Rising, Lester Short, Stanley Temple, Harrison Tordoff, David Wingate, as well as many others. The CUMV Bird Collection currently consists of approximately 38,300 round skins, 700 flat skins, 1,000 spread wings, 5,500 skeletons, 1,400 fluid-preserved specimens, 3,200 egg sets, 590 nests, and 1,000 uncataloged mounts. Approximately 350 of the skeletons have an associated flatskin, and approximately 150 round skins have a separate spread wing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2450,103

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2013
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