MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012478295 · doi:10.17118/11143/18886

Du réchauffement aux conséquences écologiques : s’adapter, migrer ou disparaître

2019· article· fr· W3012478295 sur OpenAlexaffvenue
Limoilou-Amélie Renaud, Mark Vellend, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

Revue˜Le œclimatoscope · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésconsAdapter (computing)Computer scienceOperating systemProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ous sommes en 1930, et un homme, agenouillé au sol, ajoute méticuleusement une date à son calepin.Il note la date de floraison d'une plante (le tussilage) qu'il observe (voir la Figure 1A).Sans le savoir, cet homme amorce une étude à long terme sur les réponses des plantes au réchauffement climatique.Près d'un siècle plus tard, des chercheur.euse.sscrutent les informations contenues dans les herbiers du Frère Marie-Victorin, un des botanistes les plus actifs au Québec avant la Seconde Guerre mondiale.Cette méthode originale a permis à une équipe de scientifiques de l'Université Laval, menée par Claude Lavoie, de montrer que le tussilage fleurit aujourd'hui environ 19 jours plus tôt que dans les années 1920, ce qui coïncide avec un devancement de l'arrivée du printemps.Comme tous et toutes les botanistes depuis plusieurs siècles, le Frère Marie-Victorin conservait ses spécimens de plantes en les pressant entre deux planches rigides.Avec ces spécimens, des informations étaient systématiquement notées : le nom de l'espèce, la présence de fleurs, la date et le lieu de collecte.Aujourd'hui, ces informations forment l'essentiel d'une base de données impressionnante.Des centaines de millions de spécimens ont ainsi été collectés ici

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue˜Le œclimatoscopeMême sujetAgriculture and Rural Development ResearchTravaux en français237 207