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Enregistrement W4394348255 · doi:10.6084/m9.figshare.3846759.v1

Data of Several Species of Trees Collected in York University'sWoodlot

2016· dataset· en· W4394348255 sur OpenAlexaboutno aff
Abegail Dela Pena

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data obtained was from the woodlots of York University in Toronto. It was a forested area on the outskirts of the university and there was a lot of green canopy. There were different species of trees were present for observation and data recording. The data was collected in pairs, one person recording the numbers and measurements, and the other using the tools in order to obtain the measurements. The tools used were transect measuring tapes and normal measuring tapes. The data was collected from 10 arbitrary trees from the edge to the centre of the woodlot. Walking in a straight line, every tree encountered that was twice the data recorder’s height was recorded. The dichotomous tree guide was used to compare and match the tree leaves according to its species. Data from the species of Sugar Maple, Red Oak, Black Cherry, Bass Wood, Red Pine and White Spruce were collected. The following variables recorded were the species of the tree, the diameter of the trunk, the distance from the previous tree and the condition of the tree itself, using numbers 0,1,and 2. Each tree was labelled one to ten in order to chronologically keep track of the data and recordings. The species of the tree (Sugar Maple, Red Oak, Black Cherry, Bass Wood, Red Pine and White Spruce) was obtained by matching the leaves to the dichotomous tree guide provided in the lab manual. The diameter was the measurement of the tree trunk at breast height, measured in centimetres using the normal measuring tape. The distance was recorded in feet and stated the length from the previous tree to the current one being recorded using the transect measuring tape. The condition of the tree was measured using numbers, 0 representing dead, 1 representing living & small canopy, and 2 representing living & large canopy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,121 · 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'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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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