Enregistrement W4249240056 · doi:10.5194/acp-2016-639-supplement

Supplementary material to "Anthropogenic influences on the physical state of submicron particulatematter over a tropical forest"

2016· preprint· en· W4249240056 sur OpenAlexaff

Adam P. Bateman, Zhaoheng Gong, Tristan H. Harder, Suzane S. de Sá, Bingbing Wang, Paulo Castillo, Swarup China, Yingjun Liu, Rachel E. O’Brien, Brett B. Palm, Hung‐Wei Shiu, Glauber da Silva, Ryan Thalman, Kouji Adachi, M. Lizabeth Alexander, Paulo Artaxo, Allan K. Bertram, Peter R. Buseck, Mary K. Gilles, J. L. Jiménez, Alexander Laskin, A. O. Manzi, Arthur J. Sedlacek, Rodrigo Augusto Ferreira De Souza, Jian Wang, R. A. Zaveri, Scot T. Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible

Typepreprint

Langueen

DomaineEnvironmental Science

ThématiqueEnvironmental and biological studies

Établissements canadiensUniversity of British Columbia

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceEcologyBiology

DOI10.5194/acp-2016-639-supplement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,006

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données

Score de désaccord entre enseignants0,250

Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,006
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,002	0,003
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
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)	0,750	0,201

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 Opus0,014

Tête enseignante GPT0,247

Écart entre enseignants0,233 · 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