R-Tools for Statistical Evaluation and Exploration of Granulometric and Bulk Geochemical Data
Notice bibliographique
Résumé
This publication contains tools for statistical evaluation and exploration of data published by Radosavljevic et al. (2016). These data contain bulk geochemistry data (total organic carbon, nitrogen, stable carbon isotope) and granulometry of nearshore samples in the vicinity of Herschel Island, Yukon, Canadian Beaufort Sea. In addition, the functions of the script herein provide a means for summaries and comparison with terrestrial (Couture, 2010; Tanski et al., 2017; Obu et al., 2016) and marine (a subset of Naidu et al., 2000) data. The tools are contained in a script written for the R software environment for statistical computing and graphics. The script (sediments_geochemistry_plots_and_summaries.r) is richly documented and explains the functionality. Each data file also contains a description of the data in a comma separated file (csv). The functions of the script are: myinteract() - interactive mode mysum() - provides numerical summaries for WBP and TB, a box plot and runs a Two-sided Mann-Whitney-Wilcoxon test myloc() - provides numerical summaries and comparisons among the current study, marine, and terrestrial samples, a box plot and runs a Two-sided Mann-Whitney-Wilcoxon test myseds() - provides numerical summaries and comparisons of grain size data among the current study mycums() - plots cumulative frequency curves of grain size distributions by transect The package contains (included in the zip folder): sediments_geochemistry_plots_and_summaries.r - script file geochemistry_data_including_other_studies.csv - contains data by Radosavljevic et al. (2016) and other studies in the region VolFrequenciesCoordsTransects.csv - contains volumetric grain size frequencies granulometry_stats.csv - contains summary statistics of grain size data TransectSampleIndex.csv - provides an index of transects TransectMap.png - an overview map of sample transects
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,089 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».