MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293764204 · doi:10.55468/gc1503

Conservation and photogrammetry of subfossil Quaternary walrus (Odobenus rosmarus) from the Bay of Fundy, Canada

2021· article· en· W4293764204 sur OpenAlexaffabout
Dee Stubbs-Lee, Matthew R. Stimson, R. Andrew MacRae, Olivia King, Donald F. McAlpine

Notice bibliographique

RevueGeological Curator · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubfossilBayPhotogrammetryEnvironmental scienceSeawaterArchaeologyFresh waterRainwater harvestingSalt waterGeologyFisheryHydrology (agriculture)OceanographyGeographyRemote sensingEnvironmental engineeringEcologyBiologyGeotechnical engineeringHolocene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a simple, inexpensive approach to the conservation and preservation of the subfossil cranium and tusks of a Quaternary (c. 2,900-12,800 years BP) walrus (Odobenus rosmarus) dredged from salt water. Ideally, wet specimens should be kept immersed in seawater until the treatment process is initiated. Regardless, it is critical that specimens not be permitted to dry out prior to desalination. Desalination was accomplished by gradually replacing sea water with fresh tap water, followed by controlled, slow drying over more than 530 days. Spalling was restricted to the tusks and occurred mainly between days 293-300, requiring surface consolidation with a dilute polyvinylacetate solution. The specimens were sufficiently stabilized for geology collections storage following the 591-day process. The use of photogrammetry to produce a 3D digital image of the partial walrus cranium with tusks permitted us to minimize the necessity of future handling and conservation and to preserve details of overall morphology and meristics useful for both research and public exhibition.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,190 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeological CuratorMême sujetMarine animal studies overviewTravaux en français237 207