Data on carbon, nitrogen, and phosphorus forms in a north temperate river, Rivière du Nord, Québec, Canada, from 2017 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
The Rivière du Nord was sampled at 13 sites along its mainstem once per season from summer 2017 to winter 2020. Sites are numbered by river kilometer (RKm) with the outlet being RKm 0. The dataset includes concentrations (ug/L or mg/L as noted) of total organic carbon, dissolved organic carbon, particulate organic carbon, total nitrogen, total dissolved nitrogen, nitrate, ammonium, dissolved organic nitrogen, total phosphorus, total dissolved phosphorus and particulate phosphorus. It also includes fluorescence metrics derived from PARAFAC EEMs: fluorescence intensities (in Raman units) of 5 dissolved organic matter components (C1-C5), and 5 indices (SUVA-254, CDOM, FI, b:a, HIX). We sampled an additional 12 sites to act as endmembers (5 mainly forested sites, 5 mainly agricultural sites, and 2 wastewater treatment plant measures). Data were used to calculate C:N:P stoichiometry in the paper "Different forms of carbon, nitrogen, and phosphorus influence ecosystem stoichiometry in a north temperate river across seasons and land uses" (https://doi.org/10.1002/lno.11960). Data were used to quantify changes in organic matter composition in the paper "Contrasting seasons and land uses alter riverine dissolved organic matter composition" (https://doi.org/10.1007/s10533-022-00979-9).
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».