Attributed North American Grid-Based Offshore Sampling Frames
Notice bibliographique
Résumé
This sampling frame is a set of grid-based, finite-area frames spanning the offshore areas surrounding Canada, the United States, and Mexico, and is intended for use with the North American Bat Monitoring Program (NABat). A Generalized Random-Tessellation Stratified (GRTS) Survey Design draw was added to the sample units from the raw sampling grids (https://doi.org/10.5066/P9XBOCVV). The GRTS survey design algorithm assigns a spatially balanced and randomized ordering (GRTS order) to each cell within its respective framework. Grid cells are prioritized numerically; the lower the number, the higher the sampling priority. Cells can then be selected for monitoring following the GRTS order, ensuring both randomization and spatial balance. Monitoring within this standardized framework allows statistical inference to non-surveyed locations and ensures the validity of analyses at regional and range-wide scales. NABat is a continental collaboration including state and provincial, federal, and local agencies intended to standardize the collection and storage of bat data. Alaskan and Canadian waters are combined into a single grid. There are 5 grids in total: Alaska/Canada (AKCAN) Offshore grid, Continental United States (CONUS) Offshore grid, Mexico Offshore grid, Hawaii Offshore Grid, and Caribbean Offshore grid. Grid boundaries are based on World Exclusive Economic Zone oceanic political boundaries and extend into the shoreline 30 kilometers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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 tête enseignante, 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 ».