A Quantitative Analysis of Four Variables in grassland quadrats and woodlot transects
Notice bibliographique
Résumé
Methods: For this lab, students worked in groups of 3-5 individuals. The number of members in this group was five. Four datasets were collected, one published by each group member. Transects were used within the grassland to collect this dataset: randomly place transect tape, walk along it, and select a visible plant species that is relatively simple to identify and recognize quickly. Every time a target plant species was recognized, the distance on the transect found, its height, the number of leaves, the number of flowers, and whether it was in a crowded patch of other plants (0 = open, 1 some plants nearby, 2 = quite a few plants, and 3 = very crowded bunch of plants within 50 cm) were all recorded. At least 50 individuals were sampled. If there was a need to run out another transect to capture 25 plants of the entire species, a random number table was used and the tape was moved over, in order to repeat the experiment. Outside Conditions: 90% shade cover, shards of sunlight coming through the spaces in the trees' canopy, slight breeze, little to no grass in the analyzed quadrats, dead maple leaves of varying colors, cool (lower than room temperature), last set of data recorded at 5:09 pm, occasional encounter of snails on plants, frequent observation of Purple Aster, and Canadian Goldenrod plants, maple leaf saplings varied in size from a bud, to a fully grown plant.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».