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Enregistrement W6930918411 · doi:10.5281/zenodo.14588665

Hemerobius humulinus Linnaeus 1758

2024· article· en· W6930918411 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType (biology)KingdomType speciesKhasi

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemerobius humulinus Linnaeus, 1758 Hemerobius humulinus Linnaeus, 1758: 550. Type Locality: Europe. Hemerobius apicalis Stephens, 1836: 110. Type Locality: United Kingdom (England: near London). Hemerobius obscurus Stephens, 1836: 108. Type Locality: United Kingdom (England: near London). Hemerobius subfasciatus Stephens, 1836: 111. Type Locality: United Kingdom (England: near London). Hemerobius affinis Wesmael, 1841: 216. Type Locality: Belgium (near Brussels [Bruxelles]). Hemerobius maculatus Wesmael, 1841: 215. Type Locality: Belgium (near Brussels [Bruxelles]). Hemerobius obliteratus Walker, 1853: 289. Type Locality: United States (Georgia). Hemerobius castaneae Fitch, 1855: 798. Type Locality: United States (New York or Illinois). Hemerobius tutatrix Fitch, 1855: 798. Type Locality: United States (New York). Hemerobius gossypii Ashmead, 1894: 27. Type Locality: United States (Georgia). Chrysopa karakurti Rossikov, 1904: 129. Type Locality: Uzbekistan (Surxondaryo: Chosh [Chash]). Hemerobius algonquinus Banks, 1924: 429. Type Locality: United States (New Hampshire: Rockingham: Hampton). Hemerobius obtusus Nakahara, 1954: 42. Type Locality: Japan (Tokyo: Mejiro). Hemerobius shikotanus Kuwayama, 1956: 77. Type Locality: Russia (Sakhalin: Kurile, Shikotan Island: Shakotan). Indian distribution: Meghalaya: East Khasi Hills Dist.: Shillong (hill station), Botanical Garden (locale); Elephant Falls (locale) (Ghosh 2000a: 25). World distribution: Albania, Armenia, Austria, Belarus, Belgium, Bosnia & Herzegovina, Bulgaria, Canada, China, Croatia, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Georgia, Germany, Greece, Guatemala, Hungary, India, Iran, Ireland, Italy, Japan, Kazakhstan, Kosovo, Kyrgyzstan, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Malta, Mexico, Moldova, Netherlands, North Korea, North Macedonia, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russia, Serbia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Tajikistan, Turkey, Turkmenistan, Ukraine, United Kingdom, United States, Uzbekistan (Stephens 1836: 108; Wesmael 1841: 215; Fitch 1854: 798; Currie 1904: 84; Navás 1936a: 50; Kuwayama 1954: 99; Kuwayama 1956: 78; Tjeder 1972: 22; Popov 1977: 12; Monserrat 1991: 67; Zakharenko & Krivokhatsky 1993: 52; Monserrat 1996b: 429; Ghosh 2000a: 25; Monserrat 2000: 64; H. Aspöck et al. 2001: 368, 371, 375; Oswald et al. 2002: 579; Devetak & Jaksic 2003: 48; Oswald & Makarkin 2004: 151; Canbulat 2007: 42; Badano & Letardi 2010: 85; Klokočovnik et al. 2014: 234; Devetak et al. 2015: 22; Devetak et al. 2019a: 177; Oswald 2024a).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,016

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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