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Enregistrement W7127228859

Rare, Threatened and Endangered Zoology Species of Oregon (2025)

2025· article· W7127228859 sur OpenAlexaboutno aff
Jesse A. Laney, Eleanor P. Gaines, Lindsey Wise, Misty Nelson

Notice bibliographique

RevuePDXScholar (Portland State University) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesThreatened speciesNatural heritagePopulationBiodiversityConservation statusNatural (archaeology)Natural resource
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This publication provides a 2025 update to the rare, threatened, and endangered zoology species of Oregon. Species lists are also provided in Excel format. The Oregon Biodiversity Information Center (ORBIC) is part of the Institute for Natural Resources (INR) located at Portland State University (PSU). ORBIC maintains extensive databases of Oregon biodiversity, concentrating on rare and endangered plants, animals and ecosystems. Since its creation in 1979 as the Oregon Natural Heritage Program, ORBIC has been part of the Natural Heritage network. ORBIC is a constituent member of NatureServe, a non-profit organization with a mission to provide the scientific basis for effective conservation action. NatureServe and Oregon manage data using standards and protocols used across the U.S., Canada, and much of Latin America. ORBIC has a primary mission to track the distribution and status of all of Oregon’s flora and fauna, including all vertebrates and vascular plants, and as many invertebrates, fungi, and lichens as is possible. For species considered to be at-risk in Oregon or across the planet, location and population data is managed for all of the observations and occurrences in the state. These data, and the knowledge of the many professional and amateur biologists across the state, provide the basis of the status information in this list.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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