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Enregistrement W2789589646 · doi:10.1038/sdata.2018.18

A database of chlorophyll a in Australian waters

2018· article· en· W2789589646 sur OpenAlexaff
Claire H. Davies, Penelope Ajani, Linda Armbrecht, Natalia Atkins, Mark E. Baird, Jason M. Beard, Pru Bonham, Michele A. Burford, Lesley Clementson, Peter Coad, Christine Crawford, Jocelyn Dela‐Cruz, Martina A. Doblin, Steven Edgar, Ruth Eriksen, Jason D. Everett, Miles Furnas, Daniel P. Harrison, Christel Hassler, Natasha Henschke, Xavier Hoenner, Tim Ingleton, Ian Jameson, John K. Keesing, Sophie C. Leterme, James McLaughlin, Margaret Miller, D. Moffatt, A. Moss, Sasi Nayar, Nicole L. Patten, Renee Patten, Sarah A. Pausina, Roger Proctor, Eric J. Raes, Malcolm Robb, Peter C. Rothlisberg, Emily Saeck, Peter Scanes, Iain M. Suthers, Kerrie M. Swadling, Samantha Talbot, Peter A. Thompson, Paul Thomson, Julian Uribe‐Palomino, Paul D. van Ruth, Anya M. Waite, Simon W. Wright, Anthony J. Richardson

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDepartment of Science, Information Technology and Innovation, Queensland GovernmentAustralian Antarctic DivisionDirectorate for Biological SciencesSchool of Civil, Environmental and Mining Engineering, University of AdelaideSouth Australian Research and Development InstituteGriffith UniversityFlinders UniversityAntarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research CentreUniversity of New South WalesUniversity of Technology SydneyMacquarie UniversityUniversity of TasmaniaUniversität BremenAustralian GovernmentCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationGreat Barrier Reef Marine Park AuthorityUniversity of QueenslandNSW Office of Environment and HeritageUniversité de GenèveAustralian Institute of Marine Science
Mots-clésPhytoplanktonEnvironmental scienceBiomass (ecology)ZooplanktonTrophic levelChlorophyll aAbundance (ecology)OceanographyChlorophyllEcosystemFood webFisheryEcologyBiologyNutrientBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chlorophyll a is the most commonly used indicator of phytoplankton biomass in the marine environment. It is relatively simple and cost effective to measure when compared to phytoplankton abundance and is thus routinely included in many surveys. Here we collate 173, 333 records of chlorophyll a collected since 1965 from Australian waters gathered from researchers on regular coastal monitoring surveys and ocean voyages into a single repository. This dataset includes the chlorophyll a values as measured from samples analysed using spectrophotometry, fluorometry and high performance liquid chromatography (HPLC). The Australian Chlorophyll a database is freely available through the Australian Ocean Data Network portal (https://portal.aodn.org.au/). These data can be used in isolation as an index of phytoplankton biomass or in combination with other data to provide insight into water quality, ecosystem state, and relationships with other trophic levels such as zooplankton or fish.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,203 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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