MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7077040897 · doi:10.5281/zenodo.16921946

SAS Analysis Programs documenting the analyses reported in the paper: "Rethinking paired-catchment studies: Should we be replicating our controls?"

2025· other· en· W7077040897 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésASCIIDirectorySoftwareAppendData fileLicenseCode (set theory)MIT LicenseSimple (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SAS Analysis Programs documenting the analyses reported in the paper: “Rethinking paired-catchment studies: Should we be replicating our controls?”, by Steve Wondzell, Sherri Johnson, Gordon Grant, Don Henshaw, and Adam Ward and published in Water Resources Research. These directories and subdirectories contain the input data, programs, and example output data from our analyses. Separate subdirectories contain programs for each of the 3 ways that ±95% evaluation intervals were calculated: 1. bootstrap method, 2. reference-based 1.96*SD PIs following Gomi et al., 2006, and 3. regression-based PIs. Directory names are self-explanatory. First, copy the file into your computers C: directory. The SAS programs direct the program to read data and write output to subdirectories. If these directories and subdirectories are located, starting with C:\SAS\..., then all input and output statements will be directed to the correct location. Second, these programs are written in SAS v9.4 (SAS Institute Inc. 2023. SAS/STAT® 15.3 User’s Guide. Cary, NC: SAS Institute Inc.). This proprietary software requires a license to use. If you do not have a SAS license you can still access the programs and read them as simple ASCII text by changing the file type to . Usually, I just copy the file and append .txt to the end of the file name, changing it from to . The programs will be somewhat more difficult to read as simple ASCII text because the SAS software identifies different types of code with different text colors. The programs contain extensive comments that attempt to make clear the rationale for each step of the programing. There are probably a number of things that won’t be immediately obvious and where even the extensive comments don’t help much. Sorry about that… Reference cited: Gomi, T., R. D. Moore, and A. S. Dhakal. 2006. Headwater stream temperature response to clear-cut harvesting with different riparian treatments, coastal British Columbia, Canada, Water Resources Research, 42, W08437, doi:10.1029/2005WR004162.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1540,068

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,191 · 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
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetGeochemistry and Geologic Mapping→Travaux en français237 207→