MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394400498 · doi:10.6084/m9.figshare.1194732

Distance-based Data Accumulation

2014· dataset· en· W4394400498 sur OpenAlexaboutno aff
Prabhjot Benning

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining Algorithms and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the afternoon animal field experiment, taken place on Monday September 29, 2014, data was collected by a group of undergraduate students under the supervision of an experienced T.A. The experiment was situated throughout the York University Keele Campus’s grassland and woodlot and executed by sampling at random from approximately 2:45 PM - 5:15PM. The actual weather forecast (courtesy of http://www.accuweather.com/en/ca/toronto/m5g/september-weather/55488) for the allocated time varied anywhere from as low as 13ᵒC to as high as 24ᵒC. In addition, throughout the designated area there was a light breeze (according to the Beaufort scale) felt while carrying out the distance-based dataset. In each of the two areas (Grassland & Woodlot) a total of five transects were placed accordingly. Unlike the Grassland, we in particular utilized a belt transect method for the Woodlot given that it was a challenge to position the transects in a straight path. So consequently, a student had paced 50 footsteps (around 25 metres from the transects) along the specific path of the carefully positioned transects. For each and every trial achieved, we as a group had established the path along which the 50 foot paces were to be taken for the distance-based transects. Anything that was observed in that distance on either side of the path was accounted for in the accumulation of data. A pair of binoculars was used as an aid to further get a closer glimpse at the type of birds in-flight in an attempt to successfully classify the detected species by family name afterwards. Once the bird(s) became visible, we would subsequently estimate the projected distance (metres) the bird was sited from the transects. Soon after, with the assistance of the T.A. as well as the available bird illustrations guidebook to categorize the particular species found at each area, we as a group collectively reached upon a consensus and were able to identify and record each of the bird species in conjunction with its frequency of sighting(s). As for the wind speed in the woodlot, we used the Beaufort scale and chose the appropriate Seaman's terminology for the determination of the wind condition (we also asked the lab supervisor for confirmation on our assumption of the wind speed). Once again, this particular experiment was replicated at least five times within a specified vicinity of Grassland and Woodlot habitat.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,008

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetData Mining Algorithms and ApplicationsTravaux en français237 207