Notice bibliographique
Résumé
The experiment conducted on the 20th of September 2016 at York University in the grasslands was to examine if their was any relationship between vegetation percentage and the amount of sunshine present in a 1 meter by 1 meter area unit. Method: Quadrats were thrown at random 25 times in the grasslands of York University. Once thrown, the number of plant species, individuals of all the plant species, vegetation percentages and grass percentages were taken. Hypothesis: There is a correlation between vegetation percentage to the amount of sunshine present. Prediction: There is a positive correlation between sunshine and vegetation percentage. Quadrats that were randomly thrown at places with more shade had less vegetation percentage and more grass percentage while quadrats thrown at places with more sunshine had more vegetation percentage and lass grass percentage. This prediction was made due to the fact that plants need sunlight to go through photosynthesis and produce its own food to survive. Meta data: -The quadrat thrown was a 1 meter by 1 meter quadrat -The number of plant species in this quadrat were recorded -Plant ratios to grass ratios were recorded -Total number of individuals of all plant species were recorded in the 1 meter by 1 meter quadrat -Plant species included Canadian Goldenrod, Heath Ester,Butter and Eggs,Common Thistle and Late Purple Aster -There were a few small tree species but since the scientific name wasn’t known tree was just used -The data was then put on an excell sheet and uploaded on figshare.com
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,056 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».