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Enregistrement W4393591672 · doi:10.5281/zenodo.6568306

Community Established Best Practice Recommendations for Tephra Studies-from Collection through Analysis

2022· dataset· en· W4393591672 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExplore Bristol Research · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTephraData scienceComputer scienceBiologyVolcanoPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tephra is a unique volcanic product with an unparalleled role in understanding past eruptions, long-term behavior of volcanoes, and the effects of volcanism on climate and the environment. Tephra deposits also provide spatially widespread, extremely high-resolution time-stratigraphic markers across a range of sedimentary settings and are used in a range of disciplines (e.g., volcanology, climate science, archaeology, ecology, and impact assessment). Nonetheless, the study of tephra deposits is challenged by a lack of standardization that often inhibits data integration across geographic regions and across disciplines. Here we present comprehensive recommendations for tephra data gathering and reporting that were developed by the tephra science community to serve as guidelines for future investigators and to ensure that sufficient data are gathered for transparency and interoperability. Recommendations include standardized field and laboratory data collection along with reporting and correlation guidance. These are organized as tabulated lists of key metadata with their definition and purpose. They are system independent and usable for template, tool, and database development. This new standardized framework promotes consistent tephra documentation and archiving, fosters interdisciplinary communication, and improves effectiveness of data sharing among diverse communities of researchers. Wider adoption will help to expand the applicability and usability of tephra data and facilitate scientific collaboration and data reuse. For additional details, see the accompanying manuscript: Wallace, K.*, Bursik, M. Kuehn, S., Kurbatov, A., Abbott, P., Bonadonna, C., Cashman, K., Davies, S., Jensen, B., Lane, C., Plunkett, G., Smith, V. Tomlinson, E., Thordarsson, T., and Walker, D. Community established best practice recommendations for tephra studies—from collection through analysis. <em>Sci Data</em> <strong>9, </strong>447 (2022). https://doi.org/10.1038/s41597-022-01515-y *corresponding author: Kristi Wallace, kwallace@usgs.gov Open access article is available online here https://doi.org/10.1038/s41597-022-01515-y or as a PDF here https://www.nature.com/articles/s41597-022-01515-y.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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge 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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,472
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,093 · 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