MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6964641696 · doi:10.25921/st7f-9e23

NOAA/WDS Paleoclimatology - Copenheaver - Entriken - ACSH - ITRDB PA019

2022· dataset· en· W6964641696 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Centers for Environmental Information (NCEI) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMapleCambiumSugarTree (set theory)Production (economics)Liberian dollarReduction (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conversion of sap from sugar maple (Acer saccharum) to syrup is a multi-million dollar agroforestry industry in North America. Sugar maple trees take decades to reach a size that can be tapped; therefore, maintaining vigorous trees is crucial to the industry's sustainability. Our objectives were to identify whether syrup production altered radial growth or cambium miner activity. We extracted increment cores and measured ring widths from trees tapped for syrup production and untapped reference trees. In Pennsylvania and Ontario, radial growth in tapped trees was significantly reduced compared to reference trees. In New York, there was no significant difference in radial growth between tapped and reference trees. All sites showed a significant reduction in radial growth following commencement of tapping, compared to growth rates prior to tapping. This pattern was not identified in reference trees, which indicates that it was not an artifact of age-related growth trends. There was no significant difference between cambium miner activity in tapped and reference trees. We concluded that the reduction in sugar maple radial growth is likely due to reallocation of resources as the tree heals the damage to the stem during tapping.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,091

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Centers for Environmental Information (NCEI)Même sujetEcology and biodiversity studiesTravaux en français237 207