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Enregistrement W3185797786 · doi:10.1073/pnas.2024636118

Methods matter for assessing global variation in plant thermal tolerance

2021· letter· en· W3185797786 sur OpenAlexafffund
Timothy M. Perez, Kenneth J. Feeley, Sean T. Michaletz, Martijn Slot

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésVariation (astronomy)BiologyEnvironmental sciencePhysicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lancaster and Humphreys (1) attempted to identify drivers of plant thermal tolerances by analyzing a newly compiled database of heat and cold tolerances. Lancaster and Humphreys conclude that variation in thermal tolerances is attributable to a combination of phylogeny, geography, and local environment, and that the observed patterns “are not an artifact of measurement method” used to estimate tolerances. We applaud Lancaster and Humphreys’ efforts to compile and analyze global patterns in thermal tolerances, but we feel that it is necessary to highlight additional sources of methodological variation that could alter the authors’ analyses and conclusions about plant thermal tolerance macrophysiology. Here, we focus on heat tolerances included … [↵][1]1To whom correspondence may be addressed. Email: t.more.perez{at}gmail.com. [1]: #xref-corresp-1-1

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,279 · 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
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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