Genotypic and geographic meta-information for canids and prey, to examine competitive threats facing eastern wolves (Canis lycaon)
Notice bibliographique
Résumé
These .csv files contain the genotypic and geographic information for wolf-like canids in south-eastern Canada that were analyzed to examine the competitive forces facing eastern wolves (Canis lycaon). 12 scored autosomal diploid microsatellite markers can be found in the last 24 columns of the wolf .csv. Geographic information for all eastern wolves and their hybrids are restricted due to their conservation status, but are available upon request to the authors (heritabilities@gmail.com). Q-value ancestry proportions according to K=3 structure analysis, and their subsequent canid group delineation (Q>0.8) can be found as well. For prey, this data was retrieved directly from the Global Biodiversity Information Facility https://www.gbif.org/ Within the related manuscript, all data was thinned to 20 km to reduce spatial autocorrelation and opportunistic sampling bias. DOIs for GBIF data: GBIF, 2019. GBIF Occurrence Download. White-tailed deer: http://doi.org/10.15468/dl.s2xinb; Caribou: http://doi.org/10.15468/dl.cjdh0g; Moose: http://doi.org/10.15468/dl.exbtq0 [WWW Document]. URL GBIF.org (accessed 6.14.19).
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,321 | 0,132 |
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 ».