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Enregistrement W4290725789 · doi:10.32614/rj-2022-020

Palmer Archipelago Penguins Data in the palmerpenguins R Package - An Alternative to Anderson's Irises

2022· article· en· W4290725789 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe R Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchipelagoGeographyEnvironmental dataDocumentationGenealogyCartographyComputer scienceHistoryEcologyArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1935, Edgar Anderson collected size measurements for 150 flowers from three species of *Iris* on the Gaspé Peninsula in Quebec, Canada. Since then, Anderson's *Iris* observations have become a classic dataset in statistics, machine learning, and data science teaching materials. It is included in the base R datasets package as `iris`, making it easy for users to access without knowing much about it. However, the lack of data documentation, presence of non-intuitive variables (e.g. "sepal width"), and perfectly balanced groups with zero missing values make `iris` an inadequate and stale dataset for teaching and learning modern data science skills. Users would benefit from working with a more representative, real-world environmental dataset with a clear link to current scientific research. Importantly, Anderson’s *Iris* data appeared in a 1936 publication by R. A. Fisher in the *Annals of Eugenics* (which is often the first-listed citation for the dataset), inextricably linking `iris` to eugenics research. Thus, a modern alternative to `iris` is needed. In this paper, we introduce the palmerpenguins R package [@R-palmerpenguins], which includes body size measurements collected from 2007 - 2009 for three species of *Pygoscelis* penguins that breed on islands throughout the Palmer Archipelago, Antarctica. The `penguins` dataset in palmerpenguins provides an approachable, charismatic, and near drop-in replacement for `iris` with topical relevance for polar climate change and environmental impacts on marine predators. Since the release on CRAN in July 2020, the palmerpenguins package has been downloaded over 462,000 times, highlighting the demand and widespread adoption of this viable `iris` alternative. We directly compare the `iris` and `penguins` datasets for selected analyses to demonstrate that R users, in particular teachers and learners currently using `iris`, can switch to the Palmer Archipelago penguins for many use cases including data wrangling, visualization, linear modeling, multivariate analysis (e.g., PCA), cluster analysis and classification (e.g., by k-means).

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.

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)0,002
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,254 · 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