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Enregistrement W4407624467 · doi:10.1038/s41558-025-02279-0

Author Correction: Wildfires offset the increasing but spatially heterogeneous Arctic–boreal CO2 uptake

2025· article· en· W4407624467 sur OpenAlexaff
Anna‐Maria Virkkala, Brendan M. Rogers, Jennifer D. Watts, Kyle A. Arndt, Stefano Potter, Isabel Wargowsky, Edward A. G. Schuur, Craig R. See, Marguerite Mauritz, Julia Boike, M. Syndonia Bret‐Harte, Eleanor Burke, Arden Burrell, Namyi Chae, Abhishek Chatterjee, Frédéric Chevallier, Torben R. Christensen, R. Commane, A. J. Dolman, Colin W. Edgar, Bo Elberling, Craig A. Emmerton, E. S. Euskirchen, Liang Feng, Mathias Goeckede, Achim Grelle, Manuel Helbig, David Holl, Järvi Järveoja, Sergey V. Karsanaev, Hideki Kobayashi, Lars Kutzbach, Junjie Liu, Ingrid T. Luijkx, Efrèn López‐Blanco, Kyle Lunneberg, Ivan Mammarella, Maija E. Marushchak, Mikhail Mastepanov, Yojiro Matsuura, Trofim Maximov, Lutz Merbold, Gesa Meyer, Mats B. Nilsson, Yosuke Niwa, Walter C. Oechel, Paul I. Palmer, Sang‐Jong Park, Frans‐Jan W. Parmentier, Matthias Peichl, Wouter Peters, Roman Petrov, William L. Quinton, Christian Rödenbeck, Torsten Sachs, Christopher Schulze, Oliver Sonnentag, Vincent L. St. Louis, Eeva‐Stiina Tuittila, Masahito Ueyama, Andrej Varlagin, Donatella Zona, Susan M. Natali

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie UniversityUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealEnvironmental scienceOffset (computer science)The arcticArcticClimatologyTaigaPhysical geographyAtmospheric sciencesOceanographyGeographyGeologyForestryComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the version of the article initially published, Mikhail Mastepanov’s second affiliation was incorrect and has now been amended to Oulanka Research Station, University of Oulu, Oulu, Finland 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,034

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
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 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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