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Enregistrement W6924678675 · doi:10.15468/dl.qhkx4v

Occurrence Download

2017· dataset· en· W6924678675 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2017
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownloadMatching (statistics)Range (aeronautics)Feature (linguistics)China

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dataset containing 1634395 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "Country is Mexico", "HasGeospatialIssue is false", "HasCoordinate is true", "Geometry POLYGON((-126.386718 31.653381,-114.960937 32.249974,-110.742187 29.075375,-107.226562 25.641526,-104.765625 22.593726,-104.238281 19.973348,-102.304687 18.479609,-97.382812 16.636191,-95.273437 16.299051,-91.582031 15.284185,-90.703125 13.923403,-124.980468 11.867350,-126.386718 31.653381))", { "or" : [ "BasisOfRecord is Human Observation", "BasisOfRecord is Machine Observation", "BasisOfRecord is Observation", "BasisOfRecord is Literature Occurrence", "BasisOfRecord is Specimen", "BasisOfRecord is Material sample" ] }, { "or" : [ "PublishingCountry is Germany", "PublishingCountry is Norway", "PublishingCountry is Puerto Rico", "PublishingCountry is Belgium", "PublishingCountry is Finland", "PublishingCountry is Chinese Taipei", "PublishingCountry is Russian Federation", "PublishingCountry is Portugal", "PublishingCountry is Bulgaria", "PublishingCountry is Japan", "PublishingCountry is Denmark", "PublishingCountry is Luxembourg", "PublishingCountry is France", "PublishingCountry is New Zealand", "PublishingCountry is Brazil", "PublishingCountry is Sweden", "PublishingCountry is United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland", "PublishingCountry is United States of America", "PublishingCountry is Canada", "PublishingCountry is Estonia", "PublishingCountry is Ghana", "PublishingCountry is Switzerland", "PublishingCountry is South Africa", "PublishingCountry is Korea, Republic of", "PublishingCountry is Italy", "PublishingCountry is Colombia", "PublishingCountry is Spain", "PublishingCountry is Costa Rica", "PublishingCountry is Venezuela (Bolivarian Republic of)", "PublishingCountry is Argentina", "PublishingCountry is Austria", "PublishingCountry is Australia", "PublishingCountry is Czechia", "PublishingCountry is Nicaragua", "PublishingCountry is Poland", "PublishingCountry is Netherlands" ] } ] } The dataset includes 1634395 records from 399 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0084951-160910150852091/datasets/export for details. Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,357

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
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