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Enregistrement W4406428025 · doi:10.1038/s41893-025-01510-2

Author Correction: Regional patterns of wild animal hunting in African tropical forests

2025· article· en· W4406428025 sur OpenAlexaff
Daniel J. Ingram, Graden Froese, Dáire Carroll, Paul‐Christian Bürkner, Fiona Maisels, Ajonina S. Abugiche, Sophie Allebone‐Webb, Andrew Balmford, Daniel Cornélis, Marc Dethier, Edmond Dounias, Herbert G. Ekodeck, Charles A. Emogor, Julia E. Fa, Davy Fonteyn, Andrea Ghiurghi, Elizabeth Greengrass, Noëlle F. Kümpel, Karen D. Lupo, Jonas Muhindo, Germain Ngandjui, Gracia Dorielle Ngohouani, François Sandrin, Judith Schleicher, Dave N. Schmitt, Liliana Vanegas, Hadrien Vanthomme, Nathalie van Vliet, Adam S. Willcox, Donald Midoko Iponga, Della Kemalasari, Usman Muchlish, Robert Nasi, Yahya Sampurna, Francis Nchembi Tarla, Jasmin Willis, Jörn P. W. Scharlemann, Katharine Abernethy, Lauren Coad

Notice bibliographique

RevueNature Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensCanadians Living with HIV
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyTropical forestAgroforestryEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the version of the article initially published, the second affiliation for Daniel Ingram, Durrell Institute of Conservation and Ecology (DICE), School of Natural Sciences, University of Kent, Canterbury, UK, was mistakenly listed as a present address and has now been amended in the HTML and PDF versions of the article.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,343

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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