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Enregistrement W6930608360 · doi:10.5281/zenodo.13833176

Novel Endpoint Characterization Factors for Life Cycle Impact Assessment of Terrestrial Acidification

2024· dataset· en· W6930608360 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcoregionDeposition (geology)Normalization (sociology)Acid depositionLife-cycle assessmentTerrestrial ecosystemOffset (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This repository contains Excel files with the characterization factorsand the soil response factors for the publication entitled "Novel Endpoint Characterization Factors for Life Cycle Impact Assessment of Terrestrial Acidification", published in the "Journal of Ecological Indicators" . Content: Datasets.zip is an folder containing the following Excel files: CF_Terrestrial_Acidification_2024-08-01.xlsx with the following sheets Dataframe gathering terrestrial acidification marginal endpoint CF [PDF.yr/kg_emitted] values at country level (with the world average value), for 3 acidifying substances (NOx, NHx, SOx) at global and regional impact scales (with and without the inclusion of the Global Extinction Probability - GEP - respectively) Calc Info summing up calculation informations Calc Table registering input parameters used to run the calculations leading to the Dataframe sheet (substance used, original and adapted resolutions for emission and deposition compartments, resolutions for each CF components and spatial transformations, GEP normalization method) RF_NO3_2024-03-27.xlsx with the following sheet: RFs containing the soil response values [(molH+ / L).(yr / kg_dep)] at ecoregion level (referred to as "idTarget") for a marginal increase of 10% in NO3 deposition rate. It also gathers the intermediate results leading the final RFs (sustances' deposition rates, reference and post-deposition increase pHs) RF_NH4_2024-03-25.xlsx with the following sheet: RFs containing the soil response values [(molH+ / L).(yr / kg_dep)] at ecoregion level (referred to as "idTarget") for a marginal increase of 10% in NH4 deposition rate. It also gathers the intermediate results leading the final RFs (sustances' deposition rates, reference and post-deposition increase pHs) RF_SO4_2024-03-25.xlsx with the following sheet: RFs containing the soil response values [(molH+ / L).(yr / kg_dep)] at ecoregion level (referred to as "idTarget") for a marginal increase of 10% in SO4 deposition rate. It also gathers the intermediate results leading the final RFs (sustances' deposition rates, reference and post-deposition increase pHs)

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,012

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,269 · 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'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
Publié2024
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