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Enregistrement W4412189263 · doi:10.22330/001c.141660

Human Olfactory Sensitivity Varies Across Geographical Locations [Conference Presentation Abstract]

2025· article· en· W4412189263 sur OpenAlexaff
Alexsandra Reichert, Nixon M. Abraham, Maria L. Albanese, Rafieh Alizadeh, Lixin Chen, Maria Lourdes Berioso Enecilla, Marco Aurélio Fornazieri, Johannes Frasnelli, Juan Martin Fuselli, Fatima Gansatao, Çağdaş Güdücü, Anna Kristina Hernandez, Marlise K. Hofer, Salina Husain, Reda Kamel, Elliott Lamond, Francesco Loy, Mehmet K. Mahmut, Daniel Marek, Carla Masala, Élizabeth Michaluk, I. Miri, Marjan Mirsalehi, Plamena Miteva, Isabela de Oliveira Moura, Hanène Naija, Keigo Nakaachi, Jayant M. Pinto, Patricia Portillo Mazal, Ahmed G. Radwan, Farhad Rafiei, Dinesh Rawat, Katarzyna Resler, Henrique Ochoa Scussiatto, Hozifa Alsaid Sheta, Sharanya Thodupunoori, Brianna J. Turner, Nora Van Oosterhout, Hsuan‐Chen Wu, Ayaho Yoshino, Laiquan Zou, Barbara Żyżelewicz, Thomas Hummel, Anna Oleszkiewicz

Notice bibliographique

RevueHuman Ethology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Presentation (obstetrics)GeographyCartographyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,001
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,136 · 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.

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
Résumé présentnon

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