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Enregistrement W4206756051 · doi:10.1016/j.dib.2022.107821

Dataset on European diadromous species distributions from 1750 to present time in Europe, North Africa and the Middle East

2022· article· en· W4206756051 sur OpenAlexfundno aff
Betsy Barber-O'Malley, Géraldine Lassalle, Patrick Lambert, Eric Quinton

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGobierno de NavarraUniversidad de CórdobaInterregMinisterio para la Transición Ecológica y el Reto DemográficoXunta de GaliciaDepartment of Agriculture, Environment and Rural Affairs, UK GovernmentUniversidad de MurciaGeneralitat de CatalunyaUniversity of Victoria
Mots-clésFish migrationPopulationGeographyHabitatDrainage basinDistribution (mathematics)DatabaseEcologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer scienceBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EuroDiad version 4.0 is a set of data tables that store information about the presences/absences and population functionality of diadromous species (lampreys and fish) populations in selected catchments in Europe, the Middle East, and North Africa from 1750 to present time. This database contains distribution and life-history trait information for twenty-eight European diadromous species and geomorphological data for each of the selected catchments, though not every species has data for every catchment and time period. EuroDiad was originally created in 2005–2006 (EuroDiad 1.0 and 2.0), and contained data for 196 catchments and two time periods (1851–1950 and 1951–2010). It underwent a major update in 2009–2010 (EuroDiad 3.2) through a validation process by European fisheries experts. Version 3.2 included the addition of 63 small-sized catchments (< 10,000 km2) and an additional time period (1751–1850) for select species and catchments. This database underwent a second validation process in 2019–2020 and was updated to v 4.0, with the primary goal of providing information for a new generation of species distribution models, referred to as hybrid models, which incorporate both habitat suitability and population dynamics within their framework. Secondary objectives of this update were to: (a) incorporate new catchments for which information was provided by additional experts, (b) validate existing information about the presences or absences of diadromous species and categorize their population functionality within a catchment, and (c) perform data hygiene to prepare the database for broad dissemination. Information on the life history, morphology, and phenology of four emblematic species (i.e. eel, salmon, lamprey and shad) were added in this occasion. Data for this update were validated by DiadES project partners (www.diades.eu) and local experts. This update was focused on catchments located in the Atlantic Area for use in the DiadES project. Data were divided by country, and validation was performed for catchments in Ireland, the U.K., Spain, Portugal, and France under the supervision of national organisations in fisheries and environmental management. DiadES project partners were asked to validate geomorphological information for the catchment (location of the outlet, surface area of the drainage basin, length of the main watercourse, elevation at the headwaters), as well as the presences/absences information and population functionality categories for all species already present in EuroDiad for their country. If possible, verification was done for each of the three time periods. Partners were also asked to provide data for any other catchments for which they had access to information on fish population status. EuroDiad 4.0 now stores data for 350 catchments (of which 292 have population functionality records) and three time periods, though the precision of information varies and not every species has information for each time period. This validation process strengthened the usefulness of EuroDiad, which is now updated and available for use by the research community.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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