Supplementary environmental point data: "A climate-associated multi-species cryptic genetic cline in the northwest Atlantic"
Notice bibliographique
Résumé
This is supplementary environmental data used in environmental population structure analyses: "A climate-associated multi-species cryptic genetic cline in the northwest Atlantic" This data is described in the methods as: Temperature and salinity data were aggregated to seasonal climatological data (averaged across 2002-2012) layers, effectively corresponding with winter (January – March), spring (April – June), summer (July – September), and fall (October – December). Seasonal sea surface temperature (SST) and sea surface salinity (SSS) were assembled at spatial resolutions interpretable to 1 km2 from Level 3 SST climatological satellite data, including Advanced Very High Resolution Radiometer data (AVHRR Atlantic; compiled by Fisheries and Oceans Canada) and global oceanographic climatological SSS composites (Tyberghein et al. 2012). Benthic temperature and benthic salinity climatological data layers were assembled at spatial resolutions interpretable to 8 km2 from a numerical climatological model (GLORYS2V1) adapted to the study area by Fisheries and Oceans Canada. We represented topographic complexity of the seafloor (interpretable to 1 km2) by east–west and north–south components of aspect, slope, plan and profile curvature, and rugosity (Sbrocco & Barber 2013). These data layers were used as predictive surfaces for each of the five species native to the range (Table 1). From these data layers, we extracted point estimates of each environmental variable for each genetic sample location to evaluate genetic-environmental relationships. This dataset represents these point estimates.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,621 | 0,150 |
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 ».