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Enregistrement W3196662378 · doi:10.1186/s13104-021-05743-0

A meta-collection of nitrogen stable isotope data measured in Arctic marine organisms from the Canadian Beaufort Sea, 1983–2013

2021· article· en· W3196662378 sur OpenAlexafffundabout
Ashley Ehrman, Carie Hoover, Carolina Giraldo, Shannon A. MacPhee, Jasmine D. Brewster, Christine Michel, James D. Reist, Michael Power, Heidi K. Swanson, Andrea Niemi, Wojciech Walkusz, Lisa L. Loseto

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of WaterlooFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAboriginal Affairs and Northern Development CanadaArcticNetFisheries Joint Management CommitteeFisheries and Oceans CanadaBeaufort Regional Environmental Assessment
Mots-clésFood webArcticTrophic levelCircumpolar starIsotope analysisOceanographyEnvironmental scienceEcologyFood chainApex predatorGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Existing information on Arctic marine food web structure is fragmented. Integrating data across research programs is an important strategy for building a baseline understanding of food web structure and function in many Arctic regions. Naturally-occurring stable isotope ratios of nitrogen (δ 15 N) and carbon (δ 13 C) measured directly in the tissues of organisms are a commonly-employed method for estimating food web structure. The objective of the current dataset was to synthesize disparate δ 15 N, and secondarily δ 13 C, data in the Canadian Beaufort continental shelf region relevant to trophic and ecological studies at the local and pan-Arctic scales. Data description The dataset presented here contains nitrogen and carbon stable isotope ratios (δ 15 N, δ 13 C) measured in marine organisms from the Canadian Beaufort continental shelf region between 1983 and 2013, gathered from 27 published and unpublished sources with associated sampling metadata. A total of 1077 entries were collected, summarizing 8859 individual organisms/samples representing 333 taxa across the Arctic food web, from top marine mammal predators to primary producers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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