The MAREDAT global database of high performance liquid chromatography marine pigment measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A global pigment database consisting of 35 634 pigment suites measured by high performance liquid chromatography was assembled in support of the MARine Ecosytem DATa (MAREDAT) initiative. These data originate from 136 field surveys within the global ocean, were solicited from investigators and databases, compiled, and then quality controlled. Nearly one quarter of the data originates from the Laboratoire d'Océanographie de Villefranche (LOV), with an additional 17% and 19% stemming from the US JGOFS and LTER programs, respectively. The MAREDAT pigment database provides high quality measurements of the major taxonomic pigments including chlorophylls a and b, 19'-butanoyloxyfucoxanthin, 19'-hexanoyloxyfucoxanthin, alloxanthin, divinyl chlorophyll a, fucoxanthin, lutein, peridinin, prasinoxanthin, violaxanthin and zeaxanthin, which may be used in varying combinations to estimate phytoplankton community composition. Quality control measures consisted of flagging samples that had a total chlorophyll a concentration of zero, had fewer than four reported accessory pigments, or exceeded two standard deviations of the log-linear regression of total chlorophyll a with total accessory pigment concentrations. We anticipate the MAREDAT pigment database to be of use in the marine ecology, remote sensing and ecological modeling communities, where it will support model validation and advance our global perspective on marine biodiversity. The original dataset together with quality control flags as well as the gridded MAREDAT pigment data may be downloaded from PANGAEA: http://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.793246.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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