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Enregistrement W4306794968 · doi:10.1139/as-2022-0030

A review of open top chamber (OTC) performance across the ITEX Network

2022· review· en· W4306794968 sur OpenAlexaffvenue
Robert D. Hollister, Cassandra Elphinstone, Greg H. R. Henry, Anne D. Bjorkman, Kari Klanderud, Robert G. Björk, Mats P. Björkman, Stef Bokhorst, Michele Carbognani, Elisabeth J. Cooper, Ellen Dorrepaal, Sarah C. Elmendorf, Ned Fetcher, Elise Gallois, Jón Guðmundsson, Nathan C. Healey, Ingibjörg S. Jónsdóttir, Ingeborg J. Klarenberg, Steven F. Oberbauer, Petr Macek, Jeremy L. May, Alessandro Mereghetti, Ulf Molau, Alessandro Petraglia, Riikka Rinnan, Christian Rixen, Philip A. Wookey

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2022
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open top chambers (OTCs) were adopted as the recommended warming mechanism by the International Tundra Experiment network in the early 1990s. Since then, OTCs have been deployed across the globe. Hundreds of papers have reported the impacts of OTCs on the abiotic environment and the biota. Here, we review the impacts of the OTC on the physical environment, with comments on the appropriateness of using OTCs to characterize the response of biota to warming. The purpose of this review is to guide readers to previously published work and to provide recommendations for continued use of OTCs to understand the implications of warming on low stature ecosystems. In short, the OTC is a useful tool to experimentally manipulate temperature; however, the characteristics and magnitude of warming varies greatly in different environments; therefore, it is important to document chamber performance to maximize the interpretation of biotic response. When coupled with long-term monitoring, warming experiments are a valuable means to understand the impacts of climate change on natural ecosystems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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