Notice bibliographique
Résumé
File List BTZ_2005-2007_BreedingWaterfowl.csv (MD5: 5aa85c4862536fca79efcc83e6cbbb45) BTZ_2005-2007_Fishraw.csv (MD5: 37c679eecc5450d62382f525f5bdb810) BTZ_2005-2007_headers.csv (MD5: 76a09ae24bd8c035c661bf40f847ae15) BTZ_2005-2007_MoltingWaterfowl.csv (MD5: a911d6dc19b1a241211f110b39903abb) BTZ_2005-2007_WetlandHabitatGIS.csv (MD5: e96bcee9e8c8f423e28a0c787a045a85) BTZ_2005-2007_WetlandHabitatLimno.csv (MD5: 2a0f5b049be290f2d75c029685ad23b9) BTZ_2005-2007_WetlandHabitatTemporalIndicators.csv (MD5: 3261f35af3b0c3f413f0ea50e1deb137) BTZ_2005-5007_WetlandHabitatPhysicalSAV.csv (MD5: 484b2100db17492761d845f555078a03) Description Water quality, environment, agricultural land use, waterfowl, and fish community data were collected from wetlands in four landscapes (West Peace Lowlands, East Peace Lowlands, West Central, and East Central) in the Boreal Transition Zone (BTZ) of Alberta (AB) and with one landscape in British Columbia (East Peace Lowlands-BC) during May and August over three years (2005–2007). This data set is unique in that it provides comprehensive water quality sampling, habitat conditions, and associated breeding and molting waterfowl data over a 3-yr period, which includes a drought year. Land use in the BTZ has rapidly changed with at least 73% of the BTZ, particularly in Saskatchewan, AB, being converted from forest to agriculture since the early 20th century. The BTZ has experienced a drying trend over the past 60 years with the lowest cumulative effective precipitation since 1943 with a -2323 mm precipitation deficit recorded in 2006. A total of 723 and 489 wetlands were surveyed for waterfowl abundance during the breeding and molting seasons, respectively. A subset of 214 and 213 wetlands in May and August, respectively, was further sampled for habitat, limnology, and agricultural encroachment surrounding the wetland. A subset of 25 wetlands was sampled in 2006 for fish abundance data. This data set has been used in several papers in assessing the impact of drought and agricultural impact on water quality and wetland conditions, as well as drought and land use impacts on habitat associations between breeding and molting waterfowl and wetland condition. Key words: agriculture; algae; Boreal Transition Zone, drought; fish; habitat; shallow lakes; submerged aquatic vegetation; water chemistry; waterfowl; wetlands.
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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,803 | 0,718 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».