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Enregistrement W7116630316 · doi:10.1111/jpy.70119

Nanoscale phycology

2025· article· en· W7116630316 sur OpenAlexaff
David G. Mann

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeorge (robot)Style (visual arts)Assemblage (archaeology)Volume (thermodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1980, the Sixth Symposium on Recent and Fossil Diatoms was held in Budapest, Hungary. It was the first opportunity many of us had to meet our colleagues from behind the “Iron Curtain” and an early harbinger of the perestroika of politics and science that took place a decade later and is now being reversed. There were many worthy contributions, and as was usual at the time, the Proceedings were published in a special volume edited by Ross (1981). One of the presentations that was not included in the volume was one by the late Beatrice Booth of the Department of Oceanography, University of Washington, who showed a series of slides of curious tiny cells, covered by elaborate silica plates that abutted to form a continuous wall, rather than overlapping as in scaly synurophytes. The slide projection during this symposium was tricky (the Hungarian projector didn't like some of our transparencies), but participants, including micropaleontologists and widely experienced botanists (e.g., Hans Adolf von Stosch), were introduced to these “new” organisms, and Beatrice asked whether we had seen anything like them previously or had any idea what they might be. None of us had. A paper was published the same year (Booth et al., 1980), reporting and illustrating the cells from nanoplankton in the Gulf of Alaska. It was suggested that they were “likely a cyst stage and that they may be part of the life cycle of species of siliceous oceanic choanoflagellates.” Of course, at that time, there was no realistic possibility of using DNA or protein sequence data to check their true affinities, and “opisthokonts” and “stramenopiles” were concepts of the far future.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,311 · 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
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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