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Enregistrement W3200439596 · doi:10.3897/biss.5.75269

HydroClim Data Portal: Cyberinfrastructure for providing high-resolution GIS modeled streamflow and water temperature data to researchers 

2021· article· en· W3200439596 sur OpenAlex
Xiaojun Wang, Jason Knoft, Darren L. Ficklin, Nelson Rios, Henry L. Bart

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Information Science and Standards · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberinfrastructureStreamflowEnvironmental scienceBiodiversityClimate changeWater resourcesEnvironmental resource managementHydrology (agriculture)GeographyComputer scienceEcologyDatabaseDrainage basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater ecosystems play a key role in sustaining aquatic biodiversity. However, human alterations to watersheds and climate change are reducing critical habitat and the viability of populations of many aquatic species. The environmental changes have also had significant adverse impacts on water temperatures and streamflow. The changes in temperature and precipitation forecast over the next century are expected to affect the freshwater ecosystems and their biodiversity to an even greater extent than in the past. The aims of the HydroClim project are to provide openly accessible data on two key measures of stream conditions in the United States (US) and Canada for use in research, to increase public understanding of issues involving water resources, and to provide training opportunities for scientists who will be responsible for the conservation of freshwater biodiversity in the future. The project has used contemporary air temperature and precipitation data and future climate data from multiple Global Climate Model scenarios to generated high-resolution, spatially explicit, monthly streamflow and water temperature data for all watersheds across the US and Canada from 1950–2099 through multiple Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hydrologic models. This presentation describes a cyberinfrastructure we developed for hosting the HydroClim data, consisting of a relational database and a web-based data portal that allows scientists to query and download the data. We have imported almost 1.9 billion HydroClim data records into the system. At the time of this submission, 1.3 billion records of historical data and predicted streamflow and water temperature model data are available in the HydroClim data portal for 26 watersheds in the United States. The HydroClim data are also being integrated with fish occurrence data from Fishnet 2, via the Fishnet 2 API (Application Programming Interface), which provides occurence data records for over 4.1 million species lots representing over 40 million specimens in ichthyological research collections. Our plan is to extract and merge environmental data from Hydroclim API, with fish occurrences containing geospatial information from the Fishnet 2 API, displaying the integrated data on web-based interactive hydrological maps in different time-series, and providing a tool for visualizing ecosystem diversity. The combined Hydroclim and Fishnet2 data can be used for ecological niche modeling applications, such as predicting the future distribution of threatened and endangered freshwater fish species. I will describe the cyberinfrastructure of HydroClim data portal and some of the ways the data can be used in biodiverisity research in the future.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,237 · 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