Ediacaran marine animal forests and the ventilation of the oceans
Notice bibliographique
Résumé
This dataset consists of original data from the following paper: Gutarra, S., Mitchell, E.G., Dunn, F.S., Gibson, B.M., Racicot, R.A., Darroch, S.A.F. and Rahman, I.A. 2024. Ediacaran marine animal forests and the ventilation of the oceans. Current Biology 34, 2528–2534. doi:10.1016/j.cub.2024.04.059 The dataset comprises two ZIP files: Gutarra_et_al_Simulated_Communities.zip. This file includes spreadsheets (.xlsx) and text files (.txt) with details of the virtual communities simulated based on data on the size, density, spatial distribution, and orientation of Ediacaran fossils from the ‘D’, ‘E’, and Lower Mistaken Point (LMP) surfaces at Mistaken Point, Newfoundland, Canada. Virtual communities were simulated using the package spatstat in R. Gutarra_et_al_CFD_Simulations.zip. This file includes three-dimensional digital models (.stp) of the simulated communities and results files (.mph) from computational fluid dynamics (CFD) simulations of water flow using these models. Digital models were built in Rhinoceros 3D and CFD simulations were performed in COMSOL Multiphysics. The code used for spatial ecological modelling is available at: https://github.com/egmitchell/SpatialSimulations
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».