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Regional Climates

2025· article· en· W4413142473 sur OpenAlexaff
Anthony Argüez, P. Bissolli, C. Ganter, R. Martinez, A. Mekonnen, Laura A. Stevens, Zhiwei Zhu, William Agyakwah, Laura S. Aldeco, Eric J. Alfaro, Teddy Allen, Lincoln Muniz Alves, Jorge A. Amador, Bianca Ott Andrade, Parvaneh Asgharzadeh, Grinia Ávalos, Arti Bandgar, M. Yu. Bardin, Claire Basckenstrass, Marc Beauchemin, E. Bekele, Christine Berne, Rocky Bilotta, Oliver Bochníček, Kyle Brittain, Brandon Bukunt, Blanca Calderón, Jayaka Campbell, Ana Casella, Elise Chandler, Candice S. Charlton, Hua Chen, Vincent Y. S. Cheng, Leonardo A. Clarke, Kris Correa, Felipe Costa, Ana Paula Martins do Amaral Cunha, Veerle De Bock, Shiva Dindyal, Dashkhuu Dulamsuren, Paola Echeverría Garcés, Mithat Ekici, M. ElKharrim, Jhan Carlo Espinoza, Chris Fenimore, Brendan Forde, Steven Fuhrman, Artur Gevorgyan, Karin Gleason, S. Hakmi, Hugo G. Hidalgo, Bhaskar Jha, Guillaume Jumaux, K. Kabidi, Amin Fazl Kazemi, Michael Kendon, John Kennedy, Yelena Khalatyan, V. M. Khan, Mai Van Khiem, Natalia N. Korshunova, Katie Kowal, Andries Kruger, Mónika Lakatos, Hoang Phuc Lam, Waldo Lavado‐Casimiro, Renata Libonati, Xuefeng Liu, Rui Lü, Yuk Sing Lui, Gregor Macara, Jostein Mamen, José A. Marengo, Chris McBride, Caitlin Minney, Marjan Mohammadi, Aurel Moise, Jorge Molina‐Carpio, Martín Montenegro, Natali Mora, Ana Morata Gasca, A. E. Mostafa, T. Nomenjanahary, Yutong Pan, Reynaldo Pascual Ramírez, Patricia P. Rivera, M. Robjhon, Maarit Roebeling, Josyane Ronchail, F. Rubek, C. T. Sabeerali, Roberto Salinas, Hirotaka Sato, Zewdu Segele, Serhat Şensoy, Ji-In Seong, Julieta Serna Cuenca, Roopam Shukla, F. Sima, Bikram Singh, Adam Smith, Jacqueline Spence-Hemmings, Sandra Spillane, O. P. Sreejith, A. K. Srivastava, José Luis Stella, Tannecia S. Stephenson, Alif Akbar Syafrianno, Kiyotoshi Takahashi, Kazuto Takemura, Michael A. Taylor, Wassila M. Thiaw, Adrian Trotman, Maroš Turňa, Roderick van der Linden, Gerard van der Schrier, Cédric J. Van Meerbeeck, Ahad Vazifeh, R. Virasami, An Willems, Ying Yang, Peiqun Zhang

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyClimatologyEnvironmental scienceMeteorologyGeography

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,020

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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