MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993975089 · doi:10.1038/sdata.2015.8

A global database of lake surface temperatures collected by in situ and satellite methods from 1985–2009

2015· article· en· W1993975089 sur OpenAlexafffund
Sapna Sharma, Derek K. Gray, Jordan S. Read, Catherine M. O’Reilly, Philipp Schneider, Anam Qudrat, Corinna Gries, Samantha Stefanoff, Stephanie E. Hampton, Simon J. Hook, John D. Lenters, David M. Livingstone, Peter B. McIntyre, Rita Adrian, Mathew Grant Allan, Orlane Anneville, Лаури Арвола, Jay A. Austin, J. Bailey, Jill S. Baron, Justin D. Brookes, Yuwei Chen, Robert Daly, Martin T. Dokulil, Bo Dong, Kye Ewing, Elvira de Eyto, David P. Hamilton, Karl E. Havens, Shane R. Haydon, Harald Hetzenauer, Jocelyne Heneberry, Amy L. Hetherington, Scott N. Higgins, Eric D. Hixson, Lyubov R. Izmest’eva, Benjamin Jones, Külli Kangur, Peter Kasprzak, Olivier Köster, Benjamin M. Kraemer, Michio Kumagai, Esko Kuusisto, George Leshkevich, Linda May, Sally MacIntyre, Dörthe C. Müller‐Navarra, М. А. Науменко, Peeter Nõges, Tiina Nõges, Pius Niederhauser, Ryan P. North, Andrew M. Paterson, Pierre‐Denis Plisnier, Anna Rigosi, Alon Rimmer, Michela Rogora, Lars G. Rudstam, James A. Rusak, Nico Salmaso, Nihar R. Samal, Daniel E. Schindler, Geoffrey Schladow, Silke R. Schmidt, Tracey L. Schultz, Eugene A. Silow, Dietmar Straile, Katrin Teubner, Piet Verburg, Ari Voutilainen, Andrew Watkinson, Gesa A. Weyhenmeyer, Craig E. Williamson, Kara Woo

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensInternational Institute for Sustainable DevelopmentMinistry of the Environment, Conservation and ParksYork University
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyLeibniz-GemeinschaftNatural Environment Research CouncilU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationLeibniz-Institut für Gewässerökologie und BinnenfischereiNational Aeronautics and Space AdministrationInstitut National de la Recherche AgronomiqueMinistry of Business, Innovation and EmploymentEuropean CommissionEesti TeadusfondiU.S. Department of AgricultureRegione del VenetoÖsterreichischen Akademie der WissenschaftenVale Canada LimitedNational Park ServiceNew York State Department of Environmental ConservationNational Science FoundationUniversity of WashingtonGordon and Betty Moore FoundationChinese Academy of SciencesRussian Academy of SciencesUniversity of Nebraska-LincolnSight Research UKGovernment of CanadaAndrew W. Mellon FoundationIrkutsk State UniversityBundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und WasserwirtschaftCornell University Agricultural Experiment StationNaturvårdsverketYork UniversityWaikato Regional Council
Mots-clésLongitudeEnvironmental scienceLatitudeClimate changeSurface waterElevation (ballistics)Lake ecosystemSatelliteGlobal changeGlobal warmingDatabaseEcosystemClimatologyPhysical geographyAtmospheric sciencesGeographyGeologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global environmental change has influenced lake surface temperatures, a key driver of ecosystem structure and function. Recent studies have suggested significant warming of water temperatures in individual lakes across many different regions around the world. However, the spatial and temporal coherence associated with the magnitude of these trends remains unclear. Thus, a global data set of water temperature is required to understand and synthesize global, long-term trends in surface water temperatures of inland bodies of water. We assembled a database of summer lake surface temperatures for 291 lakes collected in situ and/or by satellites for the period 1985-2009. In addition, corresponding climatic drivers (air temperatures, solar radiation, and cloud cover) and geomorphometric characteristics (latitude, longitude, elevation, lake surface area, maximum depth, mean depth, and volume) that influence lake surface temperatures were compiled for each lake. This unique dataset offers an invaluable baseline perspective on global-scale lake thermal conditions as environmental change continues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Sans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations240
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetAquatic Ecosystems and Phytoplankton DynamicsTravaux en français237 207