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Enregistrement W4200062076 · doi:10.22498/pages.29.2.102

PaleoEcoGen – Unlocking the power of ancient environmental DNA to understand past ecological trends

2021· article· en· W4200062076 sur OpenAlexaff
Marie‐Ève Monchamp, Linda Armbrecht, Éric Capo, Marco J. L. Coolen, Tristan Cordier, Isabelle Domaizon, Laura S. Epp, Charline Giguet‐Covex, Irene Gregory‐Eaves, Ulrike Herzschuh

Notice bibliographique

RevuePast Global Change Magazine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAncient DNAEcologyGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBiologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PaleoEcoGen is a new working group that was launched with the aim of bringing together scientists from around the world who use ancient environmental DNA (ancient eDNA) as a novel proxy to examine the response of past biological communities to environmental changes (pastglobalchanges.org/paleoecogen). We are particularly interested in exploiting the added value of these emerging ancient eDNA tools to advance our knowledge of critical transitions in Earth's Quaternary history. To this end, we aim to stimulate and enhance international ancient eDNA research by organizing topical workshops to discuss new methodologies in the field (including synthetic analyses and modeling approaches), and to coordinate research efforts for bigger picture analyses that, ultimately, will help to inform conservation efforts and future biodiversity assessments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
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