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Enregistrement W4380319861 · doi:10.1016/j.scitotenv.2023.164818

Levelling-up rhodolith-bed science to address global-scale conservation challenges

2023· article· en· W4380319861 sur OpenAlexaff
Fernando Tuya, Nadine Schubert, Julio Aguirre, Daniela Basso, Eduardo Bastos, Flávio Augusto de Souza Berchez, Ângelo F. Bernardino, Néstor E. Bosch, Heidi L. Burdett, Fernando Espino, Cindy Fernández‐García, Ronaldo B. Francini‐Filho, Patrick Gagnon, Jason M. Hall‐Spencer, Ricardo Haroun, Laurie C. Hofmann, Paulo Antunes Horta, Nicholas A. Kamenos, Line Le Gall, Rafael A. Magris, Sophie Martin, Wendy A. Nelson, Pedro Neves, Irene Olivé, Francisco Otero‐Ferrer, Viviana Peña, Guilherme H. Pereira‐Filho, Federica Ragazzola, Ana Cristina Rebelo, Cláudia Ribeiro, Eli Rinde, Kathryn M. Schoenrock, João Silva, Marina Nasri Sissini, Frederico Tapajós de Souza Tâmega

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloFundação para a Ciência e a TecnologiaStazione Zoologica Anton DohrnBundesamt für LandwirtschaftBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of TsukubaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésEcosystem servicesSustainabilityBiodiversityClimate changeEnvironmental resource managementCoral reefHabitatMarine protected areaEcosystemGeographyEnvironmental planningEcologyEnvironmental scienceBiology

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations75
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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