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Enregistrement W4391563645 · doi:10.1016/j.cub.2024.01.039

High preseason temperature variability drives convergence of xylem phenology in the Northern Hemisphere conifers

2024· article· en· W4391563645 sur OpenAlexafffund
Yaling Zhang, Jian‐Guo Huang, Minhuang Wang, Wenjin Wang, Annie Deslauriers, Patrick Fonti, Eryuan Liang, Harri Mäkinen, Walter Oberhuber, Cyrille Rathgeber, Roberto Tognetti, Václav Treml, Bao Yang, Lihong Zhai, Serena Antonucci, Valentinà Buttò, J. Julio Camarero, Filipe Campelo, Katarina Čufar, Martín de Luis, Marek Fajstavr, Alessio Giovannelli, Jožica Gričar, Andreas Gruber, Vladimír Gryc, Aylin Güney, Tuula Jyske, Jakub Kašpar, Gregory King, Cornélia Krause, Audrey Lemay, Fabio Lombardi, Edurne Martínez del Castillo, Hubert Morin, Cristina Nabais, Pekka Nöjd, Richard L. Peters, Peter Prislan, Antonio Saracino, Vladimir V. Shishov, Irene Swidrak, Hanuš Vavrčík, Joana Vieira, Qiao Zeng, Sergio Rossi

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaProvincia Autonoma di TrentoZhejiang UniversityJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSGrantová Agentura České RepublikyHorizon 2020 Framework ProgrammeAcademy of FinlandNational Natural Science Foundation of ChinaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAustrian Science FundAgence Nationale de la RechercheEuropean Cooperation in Science and TechnologyEuropean Commission
Mots-clésPhenologyXylemGrowing seasonDeciduousEnvironmental scienceClimate changeNorthern HemisphereSolsticeAtmospheric sciencesEcologyEcosystemClimatologyBiologyGeographyBotanyGeology

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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