Networked lake science: how the Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON) works to understand, predict, and communicate lake ecosystem response to global change
Notice bibliographique
Résumé
The Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON) has built an international, grassroots network of scientists and citizens, data, and lake observatories to advance understanding of lake ecosystems. Through careful attention to the professional needs and aspirations of a community, GLEON has formed as its foundation the trust and respect essential to product-based network science. As a consequence, GLEON is making significant advancements in lake ecosystem understanding through all “five legs of the table that support scientific understanding”—natural history, multiscale data, experiments, theory, and comparative studies—with particular emphasis on multiscale data and comparative studies. Technical products, such as cyberinfrastructure in support of network data and operations, software tools for calculating lake physical metrics (e.g., thermocline depth, buoyancy frequency, Schmidt stability), and lake metabolism, as well as ecosystem-scale numerical simulation software, have derived from GLEON collaborations and have become community resources catalyzing interdisciplinary science. Education and outreach initiatives have served to engage citizens from outside the traditional boundaries of academia directly in research. Moreover, these cross-boundary collaborations have provided essential links to lake and reservoir stakeholders who have informed how science is prioritized and communicated within GLEON. As a grassroots network, GLEON derives its momentum, flexibility, and impact from its talented members, who are committed to the future sustainability of lakes and reservoirs and the services they provide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».