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Enregistrement W3172363987 · doi:10.11575/prism/38858

University of Calgary - Zoology 435 Insect Survey Report

2021· article· en· W3172363987 sur OpenAlexaboutno aff
Mindi M. Summers, Arminty Clarke, Malaika Abid, A R Juan Aguilar, Basma Akhter, Charly Archibald, Noor Arfeen, Abdul Asim, Kiran Aujla, Daniel Baek, Armaan Bhatia, T Chughtai, Joseph De Jesus, Kaitlyn Dornstauder, Kevin K. Duclos, Zeyad Elkhair, Rachel Ellis, Arthur Felker, Jordann Fernandes, Zach Fernandes, Taylor Ford-Sahibzada, Lucia Fu, Natalia Ganson, G.F. Gee, Kamon Geyer, Mohamed Ghanduri, Elizabeth A. L. Gillis, Rowan Grondin, Emily Hall, Christina Hansen, Marissa C. Hansen, Hassan Hatoum, Paige Hess, Courtney Hewitt, Rebecca Innes, M R Johnson, K Hurlstone Jones, Sarah Jones, Ihncheol Jung, Melody Kaya, Geeta Kilari, Meghana Kompally, Nikki R. Kong, Catherine Kuervers, Montana Marsh, Caleb McCaw, Megan Mercia, Stephanie Mogensen, Shahaanaa Mohanraj, Tobyn Neame, Allie Neill, Nancy Ngo, Kaigh Nugent, Christina Nykyforuk, Sayo Ogunfowora, Kyle F. Paradis, K. K. Parrish, Abbie Paulson, Erika Pearson, E. B. Pedersen, Hannah Porter, Urouj Rashid, Julia Rawleigh, Emily Roadhouse, Julian Schach, Michaela Seal, Mojib Sherbaz, Sarah Skarsgard, Nolan Sun, J. Tigchelaar, Tammy Tran, Sarah Vermaak, Brenten Verycrusse, Ethan Waine, Fatima Warraich, Madeline Watts, Sarah Wiley, Laura Willumsen, J. P. S. Wong, Julia MW Wong, Deen Dayal Yadav, Kirstin Young, Zhi Yong Zhao

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students enrolled in Zoology 435 – Entomology, during fall term 2020 conducted a biodiversity survey of insects in the City of Calgary and their backyards in a variety of localities. Students collected insects where permits and permissions were available, and took digital observations for the iNaturalist platform from all localities.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,012

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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