MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4406917325 · doi:10.18778/1427-9711.23.04

Zarastanie i zanikanie najmniejszych jezior na Niżu Polskim

2024· article· pl· W4406917325 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueActa Universitatis Lodziensis Folia Geographica Physica · 2024
Typearticle
Languagepl
FieldEnvironmental Science
TopicIntegrated Water Resources Management
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Praca jest kontynuacją badań autorów nad procesami zarastania oraz zmian powierzchni jezior położonych na obszarze Niżu Polskiego. Analizą objęto 590 jezior o powierzchni do 100 ha, dla których sporządzono dane dotyczące zarastania i zanikania, oparte o materiały przedstawione przez Instytut Rybactwa Śródlądowego (IRŚ) w Olsztynie za lata 1958–1968 oraz dane zawarte w Katalogu jezior Polski (Choiński 2006) i zbiorach Centralnego Ośrodka Dokumentacji Geodezyjnej Kartograficznej (CODGiK), w postaci ortofotomap pochodzących z lat 2010–2012. Porównanie danych zawartych w wyżej wymienionych źródłach wskazują na zmiany powierzchni oraz stopnia zarastania roślinnością wynurzoną w grupie badanych jezior. Celem pracy było określenie stopnia przeobrażeń akwenów, jakie zaszły w okresie ostatniego półwiecza. Rezultaty obliczeń wykazują, że powierzchnia 590 jezior zmniejszyła się aż o 6,3 km2, czyli aż o 11,6%, natomiast współczynnik zarastania podwyższył się o 0,6%.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.192
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.008

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 head0.006
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.197 · 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