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Record W2951801608 · doi:10.7202/1060053ar

Premières mentions de vers de terre au parc naturel et historique de l’île aux Basques

2019· article· fr· W2951801608 on OpenAlexafffundvenueabout
Jean‐David Moore

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicForest Ecology and Biodiversity Studies
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsCanadian Parks and Wilderness Society
FundersMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
KeywordsHumanitiesArtForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Deux espèces exotiques de vers de terre, d’origine européenne, ont été trouvées à plusieurs endroits au parc naturel et historique de l’île aux Basques (Québec, Canada). Il s’agit des premières mentions de vers de terre sur cette île. Cet article ne permet pas d’établir avec certitude quand les vers de terre sont arrivés sur l’île. Ceux-ci pourraient avoir été involontairement introduits par les Basques dès les 16eet 17esiècles. D’autres sources potentielles d’introduction sont également discutées. Pour le moment, il est difficile d’évaluer l’ampleur des effets qu’ont pu avoir les vers de terre sur les différents écosystèmes de l’île, étant donné l’absence de suivi à long terme et d’inventaires approfondis. Cependant, les espèces de vers de terre recensées jusqu’à maintenant sur l’île ont généralement des effets moindres sur les écosystèmes que ceux d’autres espèces exotiques de vers de terre européens présentes au Québec. Des inventaires supplémentaires seraient nécessaires afin de documenter si de telles espèces sont présentes, l’ampleur du phénomène de colonisation par les vers de terre, et les effets potentiels de celle-ci sur les écosystèmes de cette île.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.614
Threshold uncertainty score0.776

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2019
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