Metadata: Fish Mercury Datalayer for Canada (FIDMAC).
Notice bibliographique
Résumé
Metadata: Fish Mercury Datalayer for Canada (FIDMAC). Excerpt: SUMMARY Until now, characterization of mercury (Hg) risks posed to piscivorous fish and wildlife through the consumption of prey fish has generally remained limited to local or regional surveys. Furthermore, spatiotemporal and sample characteristic effects in fish-mercury data can lead to difficulty comparing results from different studies. The Fish Mercury Datalayer for Canada (FIMDAC, Depew et al. 2013a) provides model-derived estimates of Hg in a common indicator species (12-cm whole-yellow perch), and represents a useful preliminary national-level standardized index of Hg exposure to piscivorous fish and wildlife. DESCRIPTION The FIMDAC represents a model-derived output of Hg concentrations in a common indicator species (12-cm whole-yellow perch), established from the application of the United States Geological Survey's (USGS) National Descriptive Model of Mercury in Fish (NDMMF, Wente 2004) to the Canadian Fish Mercury Database (CFMD, Depew et al. 2013b). The geographical distribution of yellow perch is wide-ranging, and they represent an important prey species for piscivorous fish, birds, and mammals. Parameters estimated by way of NDMMF were unbiased, and strong spatial biases in prediction error were not evident. The FIMDAC records represent the estimated Hg burden (ug.g, wet weight) for a standard length (12 cm) whole-yellow perch at 1936 unique freshwater sites across Canada, collected between 1990 and 2010. Further details regarding the development of the FIMDAC can be found in Depew et al. (2013a).
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,345 | 0,175 |
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 ».