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Enregistrement W4394274255 · doi:10.6084/m9.figshare.24080994.v1

Supporting Data and Code for Corral-Lopez et al. manuscript: <b>Evolution of schooling drives changes in neuroanatomy and motion characteristics across predation</b><b> </b><b>contexts in guppies</b>

2023· dataset· en· W4394274255 sur OpenAlexaboutno aff
Alberto Corral‐López

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion (physics)NeuroanatomyCode (set theory)EcologyBiologyComputer scienceNeuroscienceProgramming languageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supporting Data and Code for Corral-Lopez et al. manuscript: Evolution of schooling drives changes in neuroanatomy and motion characteristics across predation contexts in guppiesThe work is in press in Nature Communications (2023). Link pending publicationAuthors: Alberto Corral-Lopez*1,2,3,4, Alexander Kotrschal2,5, Alexander Szorkovszky6, Maddi Garate-Olaizola2,4, James Herbert-Read7,8, Wouter van der Bijl1, Maksym Romenskyy9, Hong-Li Zeng10, Severine Denise Buechel2,5, Ada Fontrodona-Eslava2,11, Kristiaan Pelckmans12, Judith E. Mank1, Niclas Kolm2*corresponding author: alberto.corral@ebc.uu.seAffiliations1 - Department of Zoology and Biodiversity Research Centre, University of British Columbia, Vancouver, Canada2 - Department of Zoology/Ethology, Stockholm University, Stockholm, Sweden.3 - Division of Biosciences, University College London, London, United Kingdom4 – Department of Ecology and Genetics, Uppsala University, Uppsala, Sweden5- Behavioural Ecology, Wageningen University & Research, Wageningen, Netherlands.6 - RITMO Centre for Interdisciplinary Studies in Rhythm, Time and Motion, University of Oslo, Oslo, Norway7 - Department of Zoology, University of Cambridge, Cambridge, UK.8 - Aquatic Ecology, Lund University, Lund, Sweden.9 - Department of Life Sciences, Imperial College London, London, UK.10 - School of Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China.11 - Centre for Biological Diversity, School of Biology, University of St Andrews, St Andrews, UK12 - Department of Physics and Astronomy, Uppsala University, Uppsala, Sweden.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8560,562

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,252 · 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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