Zooplankton biomasses from 624 lakes across Canada
Notice bibliographique
Résumé
We examined crustacean zooplankton biomass in 624 freshwater lakes spanning 12 ecozones within 6 continental drainage basins as part of the NSERC Canadian Lake Pulse Network project. Lakes were sampled once, over three summers (2017-2018-2019). Zooplankton were collected at the deepest point of each lake using a 100μm mesh Wisconsin net. Zooplankton were anesthetized with CO2 (Alka-Seltzer) and samples were preserved at room temperature in 70% ethanol. Samples were identified to the species level by BSA Environmental Services (Ohio, U.S.A.) using a dissecting microscope (100x to 400x magnification). Species biomasses were calculated by BSA using the mean length of up to 10 measured individuals per taxon per lake (Beisner et al., 2021), and known size/weight relationships for each species (Dumont et al., 1975; McCauley, 1984; Lawrence et al., 1987). The file “zooplankton biomass” contains the biomasses (µg d.w./L) of 102 crustacean zooplankton taxa from 624 lakes across Canada. The file “lake location” contains the location (longitude and latitude coordinates) and respective Ecozone and Continental Basin allocations of the 624 lakes. If you use these data, please cite:Paquette, C., I. Gregory-Eaves, and B. E. Beisner. 2021. “Multi-Scale Biodiversity Analyses Identify the Importance of Continental Watersheds in Shaping Lake Zooplankton Biogeography.” Journal of Biogeography 48: 2298–2311. doi.org/10.1111/jbi.14153
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».