Caractérisation de la composition en métabolites secondaires volatils d'arbustes du Nunavik
Bibliographic record
Abstract
Métadonnées et données d'analyse GC-MS et GC/FID concernant des travaux de caractérisation du volatilome d'arbustes du Nunavik. Les chercheurs principaux sont les professeurs Normand Voyer (Département de Chimie) et Xavier Fernandez (Institut de Chimie de Nice, Université Côte-d'Azur), alors que le Pr Stéphane Boudreau (Département de Biologie) agit comme co-chercheur. Ce projet de recherche a bénéficié d'un financement de Sentinelle Nord entre 2018 et 2022. Le projet avait pour but d'étudier les métabolites volatils, sous la forme d'extraits volatils ou d'huiles essentielles, d'arbustes nordiques. L'échantillonnage s'est fait dans la région de Whapmagoostui-Kuujjuaraapik ainsi que dans la région de la station de recherche de la Rivière Boniface, au Nunavik. Les données analysées ont été produites par analyses GC-MS et GC/FID. Elles ont été obtenues et produites avec le logiciel Xcalibur (format .raw) et le traitement des données s'est fait à l'aide d’Excel. Les bases de données NIST 14 et FFNSC 3 (Wiley) ont été utilisées pour l'identification des métabolites secondaires volatils dans les extraits. Les arbustes investigués sont: le bouleau glanduleux (Betula glandulosa), le thé du Labrador (Rhododendron groenlandicum), le petit thé du Labrador (Rhododendron subarcticum) et le myrique baumier (Myrica gale).
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".