Author Correction: Patterns and processes of pathogen exposure in gray wolves across North America
Notice bibliographique
Résumé
“We thank the wildlife professionals that contributed wolf sera, serology data, and metadata to this project: Erin Stahler, L. David Mech, Dean Beyer, Erin Largent, Susan Dicks, John Oakleaf, the Mexican Wolf Project, Lindsey Dreese, Brent Patterson, Emily Almberg, Montana Fish Wildlife and Parks, Shari Willmott, and the countless unlisted biologists that collected these samples and data through the decades. Financial support includes: E.E.B. and P.J.H. endowment from Verne Willaman; E.E.B. and P.C.C. U.S. Geological Survey (Grant G17AC00427); D.W.S., D.R.S., and D.R.M. NSF LTREB grant DEB–1245373 and many donors to Yellowstone Forever, especially Annie and Bob Graham and Valerie Gates; M.H. Parks Canada and NSF LTREB award 1556248; G.R. Pittman-Robertson Federal Aid in Wildlife Restoration Program and the State of Alaska general funds; K.B. Federal Aid in Support of Wildlife Restoration and Alaska Dept. of Fish and Game; M.A. and H.S. British Columbia Ministry of Forests, Lands, Natural Resource Operations and Rural Development, Habitat Conservation Trust Foundation, Forest Enhancement Society of British Columbia; D.R.M and M.A. Polar Continental Shelf Project and National Geographic Society; M.L.J.G. the Office of the Director, National Institutes of Health under award number NIH T32OD010993; T.W. Ontario Ministry of Natural Resources and Forestry; B.L.B. National Park Service; A.K. GNWT Environmental Stewardship Fund. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the National Institutes of Health. Any use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government.”
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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 | 0,004 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,032 |
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 ».