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Enregistrement W3044285747 · doi:10.17026/dans-x2h-7tch

Associated data to 'Variability in nitrogen-derived trophic levels of Arctic marine biota'

2018· dataset· en· W3044285747 sur OpenAlexaboutno aff
Renske P. J. Hoondert

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésTrophic levelBiotaArcticEnvironmental scienceThe arcticEcologyOceanographyNitrogenBiologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data on stable nitrogen isotopes for Arctic species, and corresponding trophic level parameters (See equation 1: δ15NBaseline, TLbaseline, Δ15N), were collected by conducting an extensive literature search using the Web of Science.〖TL〗_consumer=〖TL〗_baseline+(〖δ^15 N〗_consumer- 〖δ^15 N〗_baseline+ ∆D)/∆15N [1]We combined search strings related to stable isotope analysis (e.g. ‘stable isotope analysis’ and ‘nitrogen stable isotopes’) and biota in the European, Canadian and Alaskan Arctic using general terms (e.g. “Arctic biota”) as well as species names (e.g. ‘Ursus maritimus’ and ‘Calanus hyperboreus’). Stable isotope data were either extracted from tables or manually digitized using DigitizeIt (http://www.DigitizeIt.de/). Only stable isotope data sampled from April until October and after the year 2000 were included in the dataset, due to a lack of data outside this timeframe. Distinction was made between benthic and pelagic food webs. Although additional organism-specific and sample-specific parameters (i.e. age, length, body weight, date and sampling tissue) were included in the database, no further sub-setting was based on these parameters. The initial search resulted in 65 useful articles and reports, encompassing 148 species, covering four distinct Arctic areas: Alaskan Beaufort Sea, Canadian Beaufort Sea, Canadian Archipelago and Svalbard. Data pertaining to unique species (i.e. only observed in one of the four areas) were disregarded, resulting in a dataset comprising 107 species (29 pelagic, 78 benthic species), covering approximately 2400 individual records.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0600,054
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,013

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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