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Enregistrement W6943462608 · doi:10.15468/hm49kv

EMBRAPA FLORESTAS | Soil macrofauna communities in various land use systems in Itatinga, São Paulo, Brazil

2023· dataset· en· W6943462608 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcacia mangiumEucalyptusAcaciaLitterLoamLand usePlant litterSoil fertility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil macrofauna communities were evaluated in February 2014 in a number of land use systems in Itatinga, São Paulo state, Brazil. At the University of São Paulo Forestry Department Experimental Station, the following land uses were studied: 1) a mixed Eucalyptus grandis and Acacia mangium tree plantation; 2) an Acacia mangium tree plantation; 3) a Eucalyptus grandis tree plantation; and 4) a semi-deciduous native Atlantic Forest fragment. At a private farm in the Distrito de Lobo, the following land uses were sampled: 1) a mixed Eucalyptus grandis and Acacia mangium tree plantation; 2) an Acacia mangium tree plantation; 3) a Eucalyptus grandis tree plantation; 4) a sugarcane plantation; and 5) a permanent pasture. At the Fazenda Americana of the Duratex Company, a Eucalyptus sp. plantation was sampled on two soil textural types: a sandy clay loam and a clay loam. Samples were taken using the standard methodology of the Tropical Soil Biology and Fertility Programme (TSBF), where soil (down to 20 cm depth) and litter fauna were hand-sorted from monoliths of 25x25 cm, and the abundance of a total of 42 taxa was assessed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,361

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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