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Enregistrement W2974251369 · doi:10.1038/s41558-019-0584-8

Alternatives to genetic affinity as a context for within-species response to climate

2019· article· en· W2974251369 sur OpenAlexafffund
Adam B. Smith, Erik A. Beever, Mimi Kessler, Aaron N. Johnston, Chris Ray, Clinton W. Epps, Hayley C. Lanier, R Klinger, Thomas J. Rodhouse, Johanna Varner, John D. Perrine, Amy E. Seglund, L. Embere Hall, Kurt E. Galbreath, Chris MacGlover, Peter D. Billman, Gretchen Blatz, J.T. Brewer, Jessica A. Castillo Vardaro, Anna D. Chalfoun, Gail H. Collins, April Craighead, Chris Curlis, Christopher Daly, Daniel F. Doak, Mitch East, Mark A. Edwards, Liesl P. Erb, Kristina A. Ernest, Brian Fauver, Kerry R. Foresman, Ken Goehring, Joan C. Hagar, Charles L. Hayes, Philippe Henry, Kimberly A. Hersey, Shannon Hilty, Jim Jacobson, Mackenzie R. Jeffress, Tom Manning, Amy Masching, Bryce A. Maxell, Rayo McCollough, Corrie McFarland, Eric Miskow, Toni Lyn Morelli, Lucas Moyer‐Horner, Megan Mueller, Martin Nugent, B. A. Pratt, Mary Rasmussen-Flores, Tom Rickman, Hillary L. Robison, Arthur M. Rodriguez, Karen M. C. Rowe, Kevin C. Rowe, Michael A. Russello, Vicki Saab, Angie Schmidt, Joseph A. E. Stewart, James N. Stuart, Leona K. Svancara, Will W. Thompson, Julie Timmins, Gregg Treinish, Matthew D. Waterhouse, Marie L. Westover, Jennifer L. Wilkening, Leah H. Yandow

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaParks CanadaUniversity of Northern British ColumbiaRoyal Alberta Museum
Organismes subventionnairesNational Park ServiceU.S. Geological SurveyNatureCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcoregionIntraspecific competitionClimate changeContext (archaeology)EcologyRange (aeronautics)PikaMicroevolutionGeographyBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,015

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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