Additional file 2 of Grapevine bacterial communities display compartment-specific dynamics over space and time within the Central Valley of California
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2. Table S1 Characteristics of the vineyard blocks used within the study. Table S2 Soil elemental composition of the vineyard blocks used within the study. Values are reported in mg/kg (ppm) with the exception of pH which is reported in the standard scale. Table S3 Optimal hyperparameters for training machine learning models. Table S4 Linear model results for soil texture. Type-2 ANOVA table. Table S5 Linear model results for soil elemental composition principal components (PC). Type-2 ANOVA table. Table S6 Linear model results for Bray-Curtis Dissimilarity for soil samples. Type-2 ANOVA table. Table S7 Linear model results for alpha diversity statistics for soil samples, Chao1 index and Faith’s phylogenetic diversity. Type-2 ANOVA table. Table S8 Linear model results for sugar content of the berries. Type-3 ANOVA table. Table S9 Linear mixed model results for Faith’s Diversity index. Type-3 ANOVA table. Table S10 Linear mixed model results for Chao1 index. Type-3 ANOVA table. Table S11 Linear model results for root compartment taxa across taxonomic levels for each experimental factor. Table S12 Linear model results for leaf compartment taxa across taxonomic levels for each experimental factor. Table S13 Linear model results for berry compartment taxa across taxonomic levels for each experimental factor. Table S14 Output statistics for three-class machine learning models predicting rootstock genotype, collection site, and plant compartment. Table S15 Output statistics for binary class machine learning models predicting scion genotype and collection year. In these models Cabernet Sauvignon and 2018 represented the positive class.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,828 | 0,201 |
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 ».