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Enregistrement W26529306 · doi:10.1371/journal.pone.0142110

Unsupervised Learning of Characteristic Object Parts from Videos

2009· article· en· W26529306 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMachine Vision and Applications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Image and Video Retrieval Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPascal (unit)Computer scienceArtificial intelligenceObject (grammar)Set (abstract data type)Computer visionClass (philosophy)Pattern recognition (psychology)MethodCognitive neuroscience of visual object recognitionImage (mathematics)Unsupervised learningObject modelObject-oriented programming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North America's coastal mountains are particularly vulnerable to climate change, yet harbour a number of endemic species. With little room "at the top" to track shifting climate envelopes, alpine species may be especially negatively affected by climate-induced habitat fragmentation. We ask how climate change will affect the total amount, mean patch size, and number of patches of suitable habitat for Vancouver Island White-tailed Ptarmigan (Lagopus leucura saxatilis; VIWTP), a threatened, endemic alpine bird. Using a Random Forest model and a unique dataset consisting of citizen science observations combined with field surveys, we predict the distribution and configuration of potential suitable summer habitat for VIWTP under baseline and future (2020s, 2050s, and 2080s) climates using three general circulation models and two greenhouse gas scenarios. VIWTP summer habitat is predicted to decline by an average of 25%, 44%, and 56% by the 2020s, 2050s, and 2080s, respectively, under the low greenhouse gas scenario and 27%, 59%, and 74% under the high scenario. Habitat patches are predicted to become fragmented, with a 52-79% reduction in mean patch size. The average elevation of suitable habitat patches is expected to increase, reflecting a loss of patches at lower elevations. Thus ptarmigan are in danger of being "squeezed off the mountain", as their remaining suitable habitat will be increasingly confined to mountaintops in the center of the island. The extent to which ptarmigan will be able to persist in increasingly fragmented habitat is unclear. Much will depend on their ability to move throughout a more heterogeneous landscape, utilize smaller breeding areas, and survive increasingly variable climate extremes. Our results emphasize the importance of continued monitoring and protection for high elevation specialist species, and suggest that White-tailed Ptarmigan should be considered an indicator species for alpine ecosystems in the face of climate change.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,279 · 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