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Enregistrement W7147343175 · doi:10.5281/zenodo.19356561

Bartramia longicauda

2018· article· W7147343175 sur OpenAlexaboutno aff
Marina Somenzari, Priscilla Prudente do Amaral, Víctor R. Cueto, André de Camargo Guaraldo, Alex E. Jahn, Diego Mendes Lima, Pedro Cerqueira Lima, Camile Lugarini, Caio Graco Machado, Jaime Martínez, João Luiz Xavier do Nascimento, José Fernando Pacheco, Danielle Paludo, Nêmora Pauletti Prestes, Patrícia Pereira Serafini, Luís Fábio Silveira, Antônio Emanuel Barreto Alves de Sousa, Nathália Alves de Sousa, Manuella Andrade de Souza, Wallace Rodrigues Telino Júnior, Bret Myers Whitne

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueComparative Animal Anatomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmazon basinAmazon rainforestStructural basinSouthern Hemisphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bartramia longicauda (MGT): breeds in Alaska, southern Canada and northern USA, and overwinters in Suriname, Paraguay, southern Brazil, northern Argentina and Uruguay (van Gils & Wiersma, 1996). After breeding, it migrates between August and September from central North America to grasslands in central and eastern South America through the Amazon Basin (Capllonch, 2011), where it is recorded in small numbers between October and February on Marchantaria Island/AM and in RO (Stotz et al., 1992). It overwinters in the Pampas in southern Brazil (Di Giácomo & Krapovickas, 2005) and the Pantanal (Morrison et al., 2008). Photographic records associated to literature data suggest the species occurs in all of Brazil between September and April (Belton, 1984; Cintra, 2011; Cintra & Rosas, 2011; d'Horta, 2011; Melo et al., 2011; Nunes et al., 2011; Schunck, 2011a, b; Silva, 2011a, b, c; Vallejos et al., 2011; WikiAves, 2016; MZUSP; MPEG).

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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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