MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6929925981 · doi:10.5066/f71r6nk8

North American Breeding Bird Survey Dataset 1966 - 2015, version 2015.0

2016· dataset· en· W6929925981 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreeding bird surveyIdentification (biology)CensusSample (material)Survey methodologyBreeding pair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 1966-2015 North American Breeding Bird Survey dataset contains avian point count data for more than 700 North American bird taxa (primarily species, but also some races and unidentified species groupings). These data are collected annually during the breeding season, primarily June and May, along thousands of randomly established roadside survey routes in the United States and Canada. Routes are about 24.5 miles (39.2 km) long with counting locations placed at regular intervals, for a total of 50 stops. At each stop, a person highly skilled in avian identification conducts a 3-minute point count, recording every bird seen within a quarter-mile (400-m) radius and every bird heard. Surveys begin 30 minutes before local sunrise and take approximately 5 hours to complete. A route is sampled once per year, with the total number of routes sampled per year growing over time; about 600 routes were sampled in 1966, while in recent decades approximately 3000 routes have been sampled annually. In addition to avian count data, this dataset also contains date route sampled, survey start and end times, start and end weather conditions, a unique observer identification number, route identification information, route location information including geographic coordinates of route start point, and an indicator of sample quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,029

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUSGS DOI Tool Production EnvironmentTravaux en français237 207