Series of box plots showing the difference in autocorrelation measured using Moran's along lines parallel to the two intercardinal axes.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Figure A displays the results for landscapes generated by employing both synthesis algorithms with a Hurst exponent of (high heterogeneity). Figure B displays similar results for landscapes generated with a Hurst exponent of (intermediate heterogeneity) whilst figure C shows results for landscapes generated using a Hurst exponent of (low heterogeneity). The dashed red line shows the location of no difference between the autocorrelation measured in each axis direction (where Moran's is zero) and represents the expected median for a series of isotropic landscapes. Lighter coloured boxes show the inter-quartile range of the results from a synthesis algorithm with a median of Moran's closer to zero at the respective distance class than the alternative algorithm. Conversely, darker coloured boxes indicate that the magnitude of the median value of for a given synthesis algorithm exceeds that exhibited by landscapes generated using the alternative. The notches of the box plots extend from the median to multiplied by the inter-quartile range divided by the square root of the sample size (in this case 100) representing a rough 95% confidence interval for the median based on asymptotic normality <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0017040#pone.0017040-McGill1" target="_blank">[35]</a>. The box whiskers extend to the full range of data values.</p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».