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Enregistrement W6927237416 · doi:10.26071/ogsl-9f0702d3-fcfa

Localisations GPS de fous de Bassan nichant sur l'Île-Bonaventure saison 2015

2015· dataset· fr· W6927237416 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOGSL repository · 2015
Typedataset
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoastal zoneContext (archaeology)Global Positioning System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis 2012, le Laboratoire d'ornithologie marine de Rimouski (https://ornithologiemarine.wixsite.com/lomr/david-pelletier) a mis en place un programme de suivi annuel du comportement alimentaire des fous de Bassan (Morus bassanus) nichant dans le parc national de l'Île-Bonaventure-et-du-Rocher-Percé (plus spécifiquement sur l'île Bonaventure). Le LOMR est dirigé par Magella Guillemette (professeur à l'Université du Québec à Rimouski) en collaboration avec David Pelletier (professeur au Cégep de Rimouski). Plusieurs dizaines d'étudiant.e.s des niveaux collégial et universitaire (1er, 2e et 3e cycles) ont participé la collecte de ces données. Les données présentes dans cette base de données sont celles de 2015, mais celles au delà de 2017 peuvent être demandées au LOMR en contactant les propriétaires des données. Les localisations ont été enregistrées à l'aide de consignateurs de données GPS, programmés à une fréquence de 5 ou 10 minutes (suivant les années) et fixés sur la queue des oiseaux avec du ruban adhésif blanc de grade marin de marque Tesa.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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