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Enregistrement W4394081569 · doi:10.6084/m9.figshare.1185745

York University Keele Campus’s WoodLot, Dataset #4

2014· dataset· en· W4394081569 sur OpenAlexaboutno aff
Prabhjot Benning

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For this afternoon field experiment, held on Monday September 22, 2014, data was collected throughout the York University Keele Campus’s woodlot from approximately 2:40PM - 5:15PM. The actual weather forecast (courtesy of http://www.accuweather.com/en/ca/toronto/m5g/september-weather/55488) for that time of day varied anywhere from as low as 7ᵒC to as high as 15ᵒC. With the use of transects tapes in the designated woodlot, the diameter (already in cm) of ten pairs of selected adult trees (White Oak) of the same species were measured at random from the centre of the adult trunk to its sapling (in meters and converted into centimeters) surface. Important to note was that the saplings were defined as trees that were no higher than relatively twice the height of an average student. As opposed to the grassland, the observable woodlot has an abundance and variation of not only living plant species, but also animals (insects, ladybugs, etc.) apparent in close proximity to each other. The execution component of the study was led by Taylor Noble in conjunction with a group of four males, one of which included myself. All four team members worked collectively as a unit to ensure the most accurate measurements pertaining to the Diameter at Breast Height (DBH), in addition to the distance of its nearest sapling for each and every one of the ten adult White Oak trees scattered across the woodlot. As for the overall determination to the extent of canopy coverage as a percentage, I, myself exclusively took on the responsibility of this rough estimate to avoid any biased judgment(s). To make the data collection valid and convenient, we as a whole chose a tree species that is large, close to saplings, and fairly distinguishable from the diverse categories of tree types evident. For these reasons as well as due to the random dispersal of this tree type throughout the area, we as a group came to the conclusion of randomly studying ten pairs of adult White Oak trees (one adult for every sapling observed) that were a resemblance to one another.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,079

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,164 · 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
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

Citations0
Publié2014
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