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Enregistrement W2968292900 · doi:10.19189/map.2018.omb.364

Are point measurements in a bog representative of their surrounding area?

2019· article· en· W2968292900 sur OpenAlexafffund
Sarah A. Howie, Ilja van Meerveld

Notice bibliographique

RevueMires and Peat · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBogEnvironmental sciencePeatPoint (geometry)Hydrology (agriculture)GeologySoil scienceEcologyGeotechnical engineeringMathematicsBiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Descriptions of abiotic properties in bogs are often based on point measurements. To assess whether these point measurements are representative of their surrounding area, depth to water table (DTW), soil moisture, pH, electrical conductivity (EC), the degree of peat humification and ash content were measured at 25 points in a 4 m × 4 m study site. The gravimetric moisture content of the peat samples varied little (coefficient of variation (CV): 2–4 %), while the volumetric moisture content (CV: 11 %) and DTW (CV: 48 %) were more variable. Pore water pH also varied little throughout the study site (CV: 1 %), but pore water EC was more variable (CV: 84 %). The degree of humification was generally within 1–2 points on the von Post scale. Ash content was fairly variable (CV: 61–100 %). Plant species composition varied across the study site in relation to microtopography and was, not surprisingly, most strongly influenced by DTW and near-surface soil moisture. Some point measurements in bogs (e.g. pH, gravimetric moisture content) are likely to be representative for an area of at least several square metres, while other variables (e.g. EC, volumetric moisture content, degree of humification, ash content) may need to be measured at more than one point to obtain a representative average.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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