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Enregistrement W2954065486 · doi:10.3897/rethinkingecology.4.32767

Plant trait covariance and nonlinear averaging: a reply to Koussoroplis et al.

2019· article· en· W2954065486 sur OpenAlexaff
William C. Wetzel, Heather M. Kharouba, Moria Robinson, Marcel Holyoak, Richard Karban

Notice bibliographique

RevueRethinking Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)EcologyCovarianceTraitSuiteBiologyVariance (accounting)Field (mathematics)GeographyStatisticsComputer scienceMathematicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SADIE (Spatial Analysis by Distance Indices) is designed specifically to quantify patterns in spatially-referenced count-based data. It was developed for dealing with data that can be considered ‘patchy’. Such distributions are commonly found, for example, in insect populations where discrete patches of individuals are often evident. The distributions of such populations have ‘hard edges’, with patches and gaps occurring spatially. In these cases variance of abundance does not vary smoothly, but discontinuously. In this paper we outline the use of SADIE and provide free access to the SADIE software suite, establishing Rethinking Ecology as its permanent home. Finally, we review the use of SADIE and demonstrate its use in a wide variety of sub-disciplines within the general field of ecology.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0050,019
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0210,056
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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