Hétérogénéité de la croissance de Betula Glandulosa en milieu subartique à l'échelle du paysage
Bibliographic record
Abstract
Assise devant mon ordinateur, je me berce sur la musique de Ludovico Einaudi.Cela me replonge dans mes songes et je réalise à quel point ce projet a été une belle épopée.Plusieurs alliés ont partagé ma route et m'ont permis d 'en sortir plus grande.Une magnifique aventure qui a débuté avec la rencontre du Dre Esther Lévesque lors d'un stage en écologie terrestre.Sans elle, rien ne tout cela n' aurait été possible.Certes, elle m'a donné accès à la réalisation d' un rêve soit la découverte d'un vaste territoire sauvage: le Nord.Mais au-delà de ça, elle m' a ouvert son cœur et supportée tout au long de ce périple.Je pense aussi à Dr Stéphane Boudreau, mon co-directeur, Dr Paul Grogan et Dr Vincent Maire qui m'ont aidé à forger mon esprit d'observatrice et de réflexion.Beaucoup de personnes ont embarqué dans mon navire pendant cette aventure.Je ne pourrais pas tous vous les nommer.Je pense entre autres à tous les membres du laboratoire d'écologie végétale pour votre patience, votre support, et votre amour autour d'une tasse de thé.Merci d'avoir embarqué dans ce projet farfelu de mesurer soigneusement 6 km de branches cm par cm pendant une année entière.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".