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Enregistrement W6911169036 · doi:10.5063/f1gt5kdc

Long-term ecological vegetation data for Carrizo National Monument, California

2018· dataset· en· W6911169036 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUC Santa Barbara · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadratShrubVegetation (pathology)CanopyAbundance (ecology)National parkRelative species abundance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation dynamics were censused at peak flowering in March to April from 2015 to 2018 at Carrizo National Monument. A total of 4 distinct sites were used to monitor vegetation. The shrub species Ephedra californica was used as the foundation species to structure shrub-open contrasts annuals. A paired shrub-open contrast using 0.5 x 0.5m quadrats were deployed under the shrub canopy and at least 1m at open microsites defined as adjacent sites without canopy cover by a dominant plant species. A total of 1194 independent shrubs were used (and the same number of open microsites), and repeated-measures were avoided by randomly selecting sites at each site each year using transects. For each shrub, the height, longest dimension in width, and perpendicular width was measured, and the volume for a sphere was used to summarize shrub sizes in subsequent analyses. The total abundance of each annual species present was recorded within plots. All analyses to support these data including quality assessment and control were done in R version 3.5.1 and published at Zenodo: Lortie, C.J. 2018. Carrizo long-term ecological data analyses. Zenodo: DOI: 10.5281/zenodo.1455808.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,019

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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