Caractérisation de la composition en métabolites secondaires volatils d'arbustes du Nunavik
Notice bibliographique
Résumé
Métadonnées et données d'analyse GC-MS et GC/FID concernant des travaux de caractérisation du volatilome d'arbustes du Nunavik. Les chercheurs principaux sont les professeurs Normand Voyer (Département de Chimie) et Xavier Fernandez (Institut de Chimie de Nice, Université Côte-d'Azur), alors que le Pr Stéphane Boudreau (Département de Biologie) agit comme co-chercheur. Ce projet de recherche a bénéficié d'un financement de Sentinelle Nord entre 2018 et 2022. Le projet avait pour but d'étudier les métabolites volatils, sous la forme d'extraits volatils ou d'huiles essentielles, d'arbustes nordiques. L'échantillonnage s'est fait dans la région de Whapmagoostui-Kuujjuaraapik ainsi que dans la région de la station de recherche de la Rivière Boniface, au Nunavik. Les données analysées ont été produites par analyses GC-MS et GC/FID. Elles ont été obtenues et produites avec le logiciel Xcalibur (format .raw) et le traitement des données s'est fait à l'aide d’Excel. Les bases de données NIST 14 et FFNSC 3 (Wiley) ont été utilisées pour l'identification des métabolites secondaires volatils dans les extraits. Les arbustes investigués sont: le bouleau glanduleux (Betula glandulosa), le thé du Labrador (Rhododendron groenlandicum), le petit thé du Labrador (Rhododendron subarcticum) et le myrique baumier (Myrica gale).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».