MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2952899843 · doi:10.1111/ecog.01941

Synthetic datasets and community tools for the rapid testing of ecological hypotheses

2015· article· en· W2952899843 sur OpenAlexafffund
Timothée Poisot, Dominique Gravel, Shawn Leroux, Spencer A. Wood, Marie‐Josée Fortin, Benjamin Baiser, Alyssa R. Cirtwill, Miguel B. Araújo, Daniel B. Stouffer

Notice bibliographique

RevueEcography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoUniversité du Québec à RimouskiUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMarsden FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Society Te ApārangiRoyal Society
Mots-clésSalientComputer scienceData scienceEcologyScale (ratio)SoftwareEnvironmental resource managementData miningGeographyEnvironmental scienceArtificial intelligenceBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased availability of both open ecological data, and software to interact with it, allows the fast collection and integration of information at all spatial and taxonomic scales. This offers the opportunity to address macroecological questions in a cost‐effective way. In this contribution, we illustrate this approach by forecasting the structure of a stream food web at the global scale. In so doing, we highlight the most salient issues needing to be addressed before this approach can be used with a high degree of confidence.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,090 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcographyMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207