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Enregistrement W4405816166 · doi:10.1038/s43247-024-01938-y

Author Correction: Expert elicitation of state shifts and divergent sensitivities to climate warming across northern ecosystems

2024· article· en· W4405816166 sur OpenAlexaff
Émilie Saulnier‐Talbot, Éliane Duchesne, Dermot Antoniades, Dominique Arseneault, Christine Barnard, Dominique Berteaux, Najat Bhiry, Frédéric Bouchard, Stéphane Boudreau, Kévin Cazelles, Jérôme Comte, Madeleine-Zoé Corbeil-Robitaille, Steeve D. Côté, Raoul‐Marie Couture, Guillaume de Lafontaine, Florent Dominé, Dominique Fauteux, Daniel Fortier, Michelle Garneau, Gilles Gauthier, Dominique Gravel, Isabelle Laurion, Martin Lavoie, Nicolas Lecomte, Pierre Legagneux, Esther Lévesque, Marie‐José Naud, Michel Paquette, Serge Payette, Reinhard Pienitz, Milla Rautio, Alexandre Roy, Alain Royer, M. Simard, Warwick F. Vincent, Joël Bêty

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensSquamish NationUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de SherbrookeCenter for Northern StudiesUniversité de MonctonCanadian Museum of NatureUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité de MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueArcticNetUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemGlobal warmingEnvironmental scienceClimate changeClimatologyEcologyEnvironmental resource managementBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Correction to: Communications Earth & Environment https://doi.org/10.1038/s43247-024-01791-z , published online 25 October 2024

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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