Corrigendum for Blonder <i>et al</i>. (2017) DOI: 10.1111/ele.12736
Notice bibliographique
Résumé
First published 01 February 2017 Benjamin Blonder, Derek E. Moulton, Jessica Blois, Brian J. Enquist, Bente J. Graae, Marc Macias-Fauria, Brian McGill, Sandra Nogué, Alejandro Ordonez, Brody Sandel and Jens-Christian Svenning This article corrects: Predictability in community dynamics Volume 20, Issue 3, 293-306, Article first published online: 1 February 2017 Regarding the article ‘Predictability in community dynamics’ (Ecol. Lett. 20 (3), 293 –306), the authors would like to correct the error in the Figure 2 caption. In the description, it should read “coarsened and smoothed data (green curve) instead of “coarsened and smoothed data (blue curve)” The caption should read as follows: Figure 2 Definition of community response diagram statistics using an example data set. (a) A community's trajectory of observed climate F(t) and the community response C(t) is shown for original data (black curve), coarsened data (grey curve) and coarsened and smoothed data (green curve). The 1:1(no lag) expectation is shown as a diagonal red line. The maximum state number, n, indicates the largest number of unique values of C(t) that correspond to any coarsened value of F(t). It is calculated by intersecting a vertical line with the community's trajectory at all values of F(t) (vertical blue lines). (b) The mean absolute deviation, (Formula presented.) indicates the average difference between C(t) and F(t) across all times, with larger values indicating greater lags. The distribution of lags is shown as a grey envelope, and the statistic's value is shown as a vertical blue line. We apologize for any inconvenience caused.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,070 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».