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Enregistrement W2980684978 · doi:10.1126/science.aay7976

Comment on “The global tree restoration potential”

2019· letter· en· W2980684978 sur OpenAlexaff
Joseph W. Veldman, Julie C. Aleman, Swanni T. Alvarado, T. Michael Anderson, Sally Archibald, William J. Bond, Thomas W. Boutton, Nina Buchmann, Élise Buisson, Josep G. Canadell, Michele de Sá Dechoum, Milton H. Díaz‐Toribio, Giselda Durigan, John J. Ewel, Geraldo Wilson Fernandes, Alessandra Fidélis, Forrest Fleischman, Stephen P. Good, Daniel M. Griffith, Julia‐Maria Hermann, William A. Hoffmann, Soizig Le Stradic, Caroline E. R. Lehmann, Grégory Mahy, Ashish N. Nerlekar, Jesse B. Nippert, Reed F. Noss, Colin P. Osborne, Gerhard E. Overbeck, Catherine L. Parr, Juli G. Pausas, R. Toby Pennington, Michael P. Perring, Francis E. Putz, Jayashree Ratnam, Mahesh Sankaran, Isabel Belloni Schmidt, Christine B. Schmitt, Fernando A. O. Silveira, A. Carla Staver, Nicola Stevens, Christopher J. Still, Caroline A. E. Strömberg, Vicky M. Temperton, J. Morgan Varner, Nicholas P. Zaloumis

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNational Institute of Food and AgricultureSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungOffice of the Royal SocietyCentre National de la Recherche ScientifiqueConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésTree (set theory)Environmental scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

's estimate (Reports, 5 July 2019, p. 76) that tree planting for climate change mitigation could sequester 205 gigatonnes of carbon is approximately five times too large. Their analysis inflated soil organic carbon gains, failed to safeguard against warming from trees at high latitudes and elevations, and considered afforestation of savannas, grasslands, and shrublands to be restoration.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0570,044
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,014

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSans objet
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

Citations343
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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