MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413054501 · doi:10.1038/s41597-025-05750-x

Correction: Global Impacts Dataset of Invasive Alien Species (GIDIAS)

2025· erratum· en· W4413054501 sur OpenAlexaff
Sven Bacher, Ellen Ryan‐Colton, Mario Coiro, Phillip Cassey, Martín A. Núñez, Michael Ansong, Katharina Dehnen‐Schmutz, George Fayvush, Romina Fernández, Ankila J. Hiremath, Makihiko Ikegami, Angeliki F. Martinou, Shana M. McDermott, Cristina Preda, Montserrat Vilà, Olaf L. F. Weyl, Ιoanna Angelidou, Katerina Athanasiou, Vidyadhar Atkore, Jacob N. Barney, Tim M. Blackburn, Eckehard G. Brockerhoff, Clinton Carbutt, Luca Carisio, Pilar Castro‐Díez, Vanessa Céspedes, Aikaterini Christopoulou, Diego F. Cisneros‐Heredia, Meghan Cooling, Maarten de Groot, Jakovos Demetriou, James W. E. Dickey, Virginia G. Duboscq-Carra, Regan Early, Thomas Evans, Paola T Flores-Males, Belinda Gallardo, Monica A. M. Gruber, Cang Hui, Jonathan M. Jeschke, Natalia Zoe Joelson, Mohd Asgar Khan, Sabrina Kumschick, Lori Lach, Katharina Lapin, Simone Lioy, Chunlong Liu, Zoe J MacMullen, Manuela A Mazzitelli, John Measey, Agata A Mrugała-Koese, Camille Musseau, Helen F. Nahrung, Alessia Lucia Pepori, Luis R. Pertierra, Elizabeth F. Pienaar, Petr Pyšek, Gonzalo Rivas‐Torres, Julissa Rojas‐Sandoval, Ned L. Ryan‐Schofield, Rocío Sánchez, Alberto Santini, Davide Santoro, Riccardo Scalerà, Lisanna Schmidt, Tinyiko C. Shivambu, Sima Sohrabi, Elena Tricarico, Alejandro Trillo, Pieter van ’t Hof, Lara Volery, Tsungai A. Zengeya

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typeerratum
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlienEcologyAlien speciesInvasive speciesGeographyData scienceBiologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article the author’s name Thomas G. Evans was incorrectly written as Thomas E. Evans. The original article has been corrected.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1760,094

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreJeu de données

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

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207