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Enregistrement W4393812107 · doi:10.5281/zenodo.10096151

Cladoceran water column and subfossil abundances from 85 lakes across Canada

2023· dataset· en· W4393812107 sur OpenAlexaffabout
Cindy Paquette, Irene Gregory‐Eaves

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubfossilWater columnColumn (typography)Environmental scienceLimnologyOceanographyGeographyEcologyPhysical geographyGeologyHoloceneBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data set contains cladoceran sub-fossil and water column abundances in 85 lakes across Canada sampled as part of the NSERC Canadian Lake Pulse Network project. Lakes were sampled once, over three summers (2017-2018-2019). For sub-fossil cladocerans, cores were collected using a gravity corer in the deepest point of each lake and were sectioned on site with a vertical extruder. Each lake was sampled for a "top" sediment sample, represented by the first centimeter of the surface of the sediment core, and a "bottom" sediment sample, corresponding to the 1 cm of sediment located between 3 and 4 cm from the base of the core. Cladoceran extraction and preparation followed the protocol from Korhola and Rautio (2001). Cladocerans were identified using DM 2500 Leica compound inverted microscope under 200X-400X magnification with a minimal count size of 100 individuals. Identification at the species, genus, or species complex level followed Szeroczynska and Sarmaja-Korjonen (2007) and Korosi and Smol (2012a; b). Files "relativeabundanceTOP_FWBpaper.csv" and "relativeabundanceBOTTOM_FWBpaper.csv" contain relative abundances in the top and in the bottom sediments respectively. The relative abundances from 85 lakes are a subset of the data from 101 lakes examined across Canada (Paquette et al., 2022). Files "relativeabundanceTOP_pelagic_FWBpaper.csv" and "relativeabundanceBOTTOM_pelagic_FWBpaper.csv" contain relative abundances of pelagic taxa only in the top and bottom sediments respectively, in a subset of 46 lakes. For water column cladocerans, samples were collected at the same location 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). The file "abundanceWCFWBpaper.csv" contains the abundances of 17 cladoceran zooplankton taxa from 85 lakes across Canada, while the file "abundanceWC_pelagic_FWBpaper.csv" contains abundances of 10 pelagic cladoceran zooplankton taxa from a subset of 46 lakes. References Korhola, A., and M. Rautio. 2001. Cladocera and other branchiopod crustaceans, p. 225–234. In J.P. Smol, H.J.B. Birks, and W.M. Last [eds.], Tracking Environmental Change Using Lake Sediments. Springer. Korosi, J. B., and J. P. Smol. 2012a. An illustrated guide to the identification of cladoceran subfossils from lake sediments in northeastern North America: Part 1-the Daphniidae, Leptodoridae, Bosminidae, Polyphemidae, Holopedidae, Sididae, and Macrothricidae. J. Paleolimnol. 48: 571–586. doi:10.1007/S10933-012-9632-3 Korosi, J. B., and J. P. Smol. 2012b. An illustrated guide to the identification of cladoceran subfossils from lake sediments in northeastern North America: Part 2-the Chydoridae. J. Paleolimnol. 48: 587–622. Paquette, C., Griffiths, K., Gregory-Eaves, I., & Beisner, B. E. (2022). Sub-fossil crustacean zooplankton relative abundances from 101 lakes across Canada [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6209390 Szeroczyfiska, K., and K. Sarmaja-Korjonen. 2007. Atlas of Subfossil Cladocera from Central and Northern Europe, Friends of the Lower Vistula Society, Warsaw, Pol.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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