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Enregistrement W6999517932

Counting Cucumber Hairs

2014· article· en· W6999517932 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - Trinity University (Trinity University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvances in Cucurbitaceae Research
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnon disponible
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a college student comes home for summer, every adult and competitive parent asks two questions: "What are you doing this summer?"and "What are you doing with the rest of your life?"The first question must be answered with the maximum possible pretention and snobbery in order to bring honor to your family.The second question must be answered with excessive humility and self-deprecation but enough of a plan to assure your interrogator that you will not be living in your parents' basement post-graduation.Nothing brings interrogating parents greater joy than hearing that their child is launching more successfully than you; however, if you prove that you are a wholesome, humble, on-the-straight-and-narrow, career bound progeny, they will no doubt smile coldly and reply, "Well, best of luck to you."The summer between my sophomore and junior year of college, my response to the first question went something like this: "I am researching the effects of nitric oxide inhibitor, l-nitro-ωarginine, on plant tissue optics."Atwhich point my mother, with little to no regard for my reputation or self-esteem, would generally interject, "Oh, don't let her fool you.She's counting cucumber hairs and contemplating her navel."With the embarrassment of a kindergartener whose mother packed her overnight underwear "just in case" on her first sleepover, I would meekly retort, "Well, not exactly…" Cucumber seedlings do, in fact, have peach-fuzz like epidermal hairs that, when irradiated with UV light, seem to magically disappear.My job was to count these cucumber hairs using an impressive-looking microscope.Though my evidence was completely inconclusive-there really is no difference

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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