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Going with the Flow

2023· article· fr· W4408055601 on OpenAlexaff
Christoforos Pappas, Daniel Kneeshaw, Gisèle Trudel, Marie-Eve Morissette, Acer saccharum

Bibliographic record

Venue.able. · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSport and Mega-Event Impacts
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsFlow (mathematics)Computer scienceGeologyMechanicsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les arbres, les scientifiques, les artistes et leurs instruments perçoivent l'écoulement de l'eau. Les arbres prennent des risques pendant la saison de croissance soit en augmentant leur transpiration (ou flux de sève), soit en se restreignant. Les vaisseaux se dilatent, se contractent. L'eau est tirée vers le haut, du sol vers l'air, en passant par la tige des arbres. Mais en cas de sécheresse, ces connexions peuvent être brisées et les arbres peuvent en mourir. Les scientifiques et les arbres perçoivent ensemble les conditions environnementales. En raison de ses fluctuations régulières, le processus peut être comparé aux pulsations du cœur, au ralenti. Pendant la journée, les arbres transpirent, ce qui entraîne un mouvement de l'eau dans le tronc. La quantité d'eau diminue de l'extérieur vers l'intérieur de l'aubier et, en raison de la déshydratation, le tronc se rétrécit. Pendant la nuit, la tige gonfle en raison de la réhydratation et de la recharge en eau. Traction, canalisation, diminution, expansion. Les pulsations relaient ces fonctions en corrélation avec la lumière et l'humidité atmosphérique. Les scientifiques surveillent la tige de l'arbre à l'aide de sondes chauffées et entourent les troncs d'arbres de sangles et de machines. Un dendromètre quantifie les changements de taille du tronc dus au gonflement, au rétrécissement et à la croissance, en les exprimant en microns. Le 3 juillet 2020, pour un érable à sucre mature, son diamètre était de 355 000,13 μm à 15 h et de 355 062,47 μm à minuit. Le même jour et pour le même arbre, un capteur de flux de sève associé à un enregistreur de données et à des algorithmes a rapporté la transpiration en centimètres par heure : 1,05 cm/h à 5 h et 14,89 cm/h à 14 h. L'échantillonnage le démontre, l'arbre change continuellement. L'expérience de l'arbre est partagée avec les êtres humains. Il s'agit ici de co-construire, à partir des expériences, les connaissances portant sur et dans des climats changeants, s'ouvrant aux multiplicités et favorisant les écotechnologies en pratique : celles de l'arbre, de l'instrumentation et du milieu de cooccurrence. Les visualisations tissent les relations issues de cette rencontre entre les modes de captation quantitative et qualitative, une interopérabilité avec les ordinateurs. S'agit-il de la fidélité de données ? Ici, le flux de la sève devient une série de points, qui se densifie, le déficit en eau de l'arbre est suggéré grâce aux dimensions changeantes des intervalles entre les lignes. Le tout indique les changements localisés et ceux dans l'arbre. Suivez. Le. Courant.

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient 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 score0.221
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.003

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 head0.043
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.254 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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