Density data for <scp>L</scp>ake <scp>E</scp>rie benthic invertebrate assemblages from 1930 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Benthic invertebrates are important trophic links in food webs and useful bioindicators of environmental conditions, but long-term benthic organism abundance data across broad geographic areas are rare and historic datasets are often not readily accessible. This dataset provides densities of benthic macroinvertebrates collected from 1930 to 2019 during surveys in Lake Erie, a Laurentian Great Lake. The surveys were funded by the governments of the United States and Canada to investigate the status and changes in the benthic community. From the total of 21 lake-wide and basin-wide benthic surveys conducted in Lake Erie from 1929 to 2019, we were able to acquire data for 17 surveys, including species-level data for 10 surveys and data by higher taxonomic groups for seven surveys. Our amassed Lake Erie dataset includes data from 11 surveys (including five with species-level data) conducted in the western basin in 1930-2019, seven surveys (six with species-level data) in the central basin, and eight surveys (seven with species-level data) in the eastern basin (1973-2019). This Lake Erie dataset represents the most extensive temporal dataset of benthic invertebrates available for any of the Laurentian Great Lakes. Benthic samples were collected using Ponar or Shipek bottom dredges and taxa densities were calculated as individuals per square meter using the area of the dredge. Density data are provided for taxa in the Annelida, Arthropoda, Mollusca, Cnidaria, Nemertea, and Platyhelminthes phyla. Current taxonomy was used for most groups but, in a few cases, older taxonomic names were used for consistency with historical data. Analysis of this dataset indicates that eutrophication, water quality improvement, and dreissenid introduction were the major drivers of changes in the benthic community in the western basin, while hypoxia was a major factor in the central basin, and dreissenid introduction was the most important driver in the eastern basin. Considering the rarity of high taxonomic resolution long-term benthic data for lake ecosystems, this dataset could be useful to explore broader aspects of ecological theory, including effects of eutrophication, hypoxia, invasive species, and other factors on community organization, phylogenetic and functional diversity, and spatial and temporal scales of variation in community structure. In addition, the dataset could be useful for studies on individual species, including abundance and distribution, species co-occurrence, and how the patterns of dominance and rarity change over space and time. Use of this dataset for academic or educational purposes is encouraged as long as this data paper is properly cited.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,017 | 0,008 |
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 ».