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Enregistrement W6930656686 · doi:10.5281/zenodo.15556639

Greater Calgary Metropolitan Region Ecological Connectivity Spatial Products

2025· dataset· en· W6930656686 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaWildlifeEcological networkLand useLandscape connectivitySpatial ecologyProduct (mathematics)Land cover

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Greater Calgary Region ecological network geodatabase includes a series of products to help integrate ecological connectivity for terrestrial mammals into land use planning. Products include: Ecological_Network: consists of core areas (areas less likely to be developed) and corridors (movement areas for terrestrial mammals) in the Greater Calgary Region. This layer was refined using Overlay_EC_Final, and Core_prioritization layers after discussion with County representative's. Overlay_EC_Final: product that combines terrestrial species connectivity modeling (mule deer, moose, and cougar) and a species agnostic (structural) connectivity model. Results are based on z-score where 0-1 was identified as medium connectivity value and > 1 represents high connectivity value. The medium and high connectivity values were refined and delineated as corridors in the Ecological Network. Core_prioritization: Core areas were defined as areas less likely to be developed (crown not manages by Transportation and Economic Corridors, Parks, municipal ER, private land conservation). To prioritize the core aeras role in the ecological network we ran a confore analysis for three species and then took the average. AVC_cluster_sig: Based on five years (2019-2023) of Alberta Wildlife Watch data provided by Alberta Transportation and Economic Corridors we ran a cluster analysis to identify areas of high risk to motorist safety. See page 18 of technical report. AVC_Corridor_alignment: Highlights areas where there is alignment between AVC clusters (motorist safety) and high ecological connectivity values. See page 20 of technical report.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,014
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,022

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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