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Enregistrement W4393483246 · doi:10.5281/zenodo.8356908

A4D standardized diagnostics software and technical reports

2023· dataset· en· W4393483246 sur OpenAlexaff
Michael Sigmond, James Anstey, M. C. Reader

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware engineeringSoftwareComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This zenodo repo contains version 1.0 of the CCCma/A4D standard diagnostic package, which is a package that compares model simulations with observations. It is built on top of ESMValtool, using an in-house python routine. Code and documentation are in zenodo_A4D_software.tar. In addition, this repo contains reports of the CanESM5.0-p2, CanESM5.1-p1 and CanESM5.1-p2 climates and the comparison to observations, which were produced with version 1.0 of the CCCma/A4D standard diagnostic package (details see below). These reports will be updated with new diagnostics and future model versions, and made available at https://gitlab.com/cccma/canesm/-/wikis/home . The data used to generate the plots used in Sigmond et al. (2023) is not part of this repository. It is available from the ESGF as described in the ``Code and data availability'' of the paper. REPORTS IN THIS REPO: Comparisons of the historical simulations with selected observations and analyses: v1.0_CanESM5.0_p2_hist_vs_obs.pdf v1.0_CanESM5.1_p1_hist_vs_obs.pdf v1.0_CanESM5.1_p2_hist_vs_obs.pdf Comparisons of preindustrial control simulations: v1.0_CanESM5.1-p1_vs_CanESM5.0-p2_piControl.pdf v1.0_CanESM5.1-p2_vs_CanESM5.1-p1_piControl.pdf Equilibrium Climate Sensitivity: v1.0_CanESM5.0_p2_ECS.pdf v1.0_CanESM5.1_p1_ECS.pdf v1.0_CanESM5.1_p2_ECS.pdf

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3260,189

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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