MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950176137 · doi:10.1111/ecog.00976

mangal – making ecological network analysis simple

2015· article· en· W2950176137 sur OpenAlexaff
Timothée Poisot, Benjamin Baiser, Jennifer A. Dunne, Sonia Kéfi, François Massol, Nicolas Mouquet, Tamara N. Romanuk, Daniel B. Stouffer, Spencer A. Wood, Dominique Gravel

Notice bibliographique

RevueEcography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiDalhousie UniversityCégep Marie-Victorin
Organismes subventionnairesSanta Fe Institute
Mots-clésEcological networkComputer scienceEcologyProcess (computing)Simple (philosophy)Ecological validityData scienceBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of ecological networks is severely limited by 1) the difficulty to access data, 2) the lack of a standardized way to link meta‐data with interactions, and 3) the disparity of formats in which ecological networks themselves are stored and represented. To overcome these limitations, we have designed a data specification for ecological networks. We implemented a database respecting this standard, and released an R package (rmangal) allowing users to programmatically access, curate, and deposit data on ecological interactions. In this article, we show how these tools, in conjunction with other frameworks for the programmatic manipulation of open ecological data, streamlines the analysis process and improves replicability and reproducibility of ecological network studies.

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)0,000
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0880,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations74
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcographyMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207