MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6930098575 · doi:10.5281/zenodo.10359617

Northern Lights - Teepees

2023· other· en· W6930098575 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNight skySkyAltitude (triangle)Charged particleLandscape paintingNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Honorable mention in the 2023 IAU OAE Astrophotography Contest, category Still images with smartphones-mobile devices: Northern Lights - Teepees, by Oanh Vuong. Taken with a smartphone at Cassidy Point, Yellowknife, Canada, on 24 March 2023, this stunning display captured the ethereal Northern Lights painting the night sky. The biting cold of -20°F (-29°C) set the stage for the vibrant hues of the Aurora Borealis, a celestial ballet created by collisions between charged solar particles and the Earth's atmosphere. The Earth’s magnetic field directs the charged particles towards the polar regions, where they interact with the various atoms and molecules in the atmosphere. This natural phenomenon transforms the sky into a canvas of radiant greens, pinks, and purples, casting a mesmerising glow above. The different colours of an aurora are determined by the gases in Earth’s atmosphere, the altitude where the aurora occurs, the density of the atmosphere, and the energy of the charged particles. In general, green is attributed to oxygen molecules, red is associated with high-altitude oxygen molecules, purple and blue are associated with hydrogen and helium, and pink aurorae are typically associated with nitrogen. Against this cosmic backdrop, the teepees of Aurora Village below provide a tranquil contrast to the celestial spectacle unfolding overhead. Preserving the pristine darkness of this location ensures the continued splendour of such awe-inspiring natural light shows. Credit: Oanh Vuong/IAU OAE (CC BY 4.0)

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7020,447

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetPrimate Behavior and EcologyTravaux en français237 207