Notice bibliographique
Résumé
Cheyletus eruditus (Schrank, 1781) Distribution in Iran – Mazandaran, and East Azerbaijan provinces: Region not mentioned (Fathipour 1994; Fathipour et al. 1999; Modaress Awal 1994, 1997; Mosaddegh 1997; Sepasgozarian 1978a, b) Alborz Province: Karaj (Ardeshir et al. 2006), Guilan Province: Masal, Sowme'eh Sara, Anzali (Noei 2007; Noei et al. 2008b; Hajizadeh et al. 2011), Razavi Khorasan Province: Mashhad (Khaleghabadian et al. 2012; Khaleghabadian et al. 2015), Tehran Province: Varamin (Ardeshir 2017), Kordestan Province: Region not mentioned (Maroufpoor and Ostovan 2017). General distribution – Cosmopolitan. England, Canada, Japan, Afrotropical, Taiwan, Croatia, China, Australia, Croatia, Czech Republic, Germany, Greece, India, Ireland, Poland, Scotland, Taiwan, Turkey, United States, and Wales (Griffiths 1960; Liscombe and Watters 1962; Sinha 1968; Fain 1979; Tseng 1979; Pagliarini 1979; Lung-Shut 1984; Hagstrum et al. 2013). Collection place(s) – Animal feed, aquatic product, barley, barley debris, beet seed, buckwheat, buckwheat product, candied fruit, cheese, Chinese medicine, clover (Ardeshir et al. 2006; Noei 2007; Noei et al. 2008b; Khaleghabadian et al. 2012; Hagstrum et al. 2013; Khaleghabadian et al. 2015).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».