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Enregistrement W6962386072 · doi:10.15468/h49e4g

Canadian Museum of Nature Hudson Bay Lowlands Project

2024· dataset· en· W6962386072 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensCanadian Museum of Nature
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayEcoregionMetadataDownloadResource (disambiguation)Documentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hudson Bay Lowlands Project includes data about Canadian Museum of Nature specimens collected in the Hudson Bay Lowlands geographical location, spanning several CMN datasets. The larger goal of the project is to determine the state of knowledge of biodiversity in the Hudson Bay-James Bay ecoregion and to use the available data to conduct further research into carbon sequestration, biodiversity modeling, etc. This data set was produced and is maintained to support access to historic biodiversity information from the region.This page is a metadata-only resource that serves as the central project page for the Hudson Bay Lowlands Project for the Canadian Museum of Nature. This resource page does not contain any records of its own. Instead, this resource contains all relevant information and metadata about the Hudson Bay Lowlands Project, a link to the records in the form of a search on GBIF from multiple CMN datasets, and a regularly updated DOI link to download all records related to the project across all CMN datasets (found below). The following search link comprises CMN records from multiple datasets where datasetName contains the project tag "Hudson Bay Lowlands Project": https://www.gbif.org/occurrence/search?advanced=1&institution_key=c146edb6-3a82-473c-b337-4acaa92f9513&dataset_name=Hudson%20Bay%20Lowlands%20Project The following download links are available in Simple CSV and DWCA formats. For more information on GBIF API occurrence download formats, see the documentation at https://techdocs.gbif.org/en/openapi/v1/occurrence. Downloads as of 2026-01-16: - Darwin Core Archive: https://doi.org/10.15468/dl.823tnt - Simple CSV (tab delimited): https://doi.org/10.15468/dl.32ruyy

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,018
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1750,062

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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