Notice bibliographique
Résumé
Harbour porpoise line transect data =================================== Data used in paper "Mixture models for distance sampling detection functions" by David L. Miller and Len Thomas. Taken from Williams and Thomas (2007) and were provided by Rob Williams. Data are line transect observations of 68 harbour porpoise clusters (Phocoena phocoena) in British Columbia. Both distance to animal and group/cluster size were collected. Survey details ============== Survey design and protocol are detailed in Thomas et al 2007. Multi-species small boat surveys were conducted along the coastline of British Columbia, Canada during the summers of 2004 and 2005. Data format =========== Comma separated value file with one row for each of the 68 observations, each with the following 5 columns: distance : Exact perpendicular distances to observed harbour porpoise groups in metres. size : Number of animals observed (i.e. group/cluster size). object : Unique observation identifier. observer : Factor with 13 levels giving observer ID. detected : Column of 1s indicated that the individual was observed (needed for analysis software). References ========== Williams, R, and L Thomas. Distribution and Abundance of Marine Mammals in the Coastal Waters of British Columbia, Canada. Journal of Cetacean Research and Management 9, no. 1 (2007): 15. Thomas, L, R Williams, and D Sandilands. Designing Line Transect Surveys for Complex Survey Regions. Journal of Cetacean Research and Management 9, no. 1 (2007): 1.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,022 |
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 ».