GIS Layer of Standardized Fish Mercury Concentrations Across Canada Now Available
Notice bibliographique
Résumé
Society of Environmental Toxicology and Chemistry North America Conference 2014 (Vancouver, Canada) Poster presentation. Poster Abstract: GIS Layer of Standardized Fish Mercury Concentrations Across Canada Now Available A national GIS layer of standardized fish mercury (Hg) data would be useful to the scientific community for many types of spatial analyses and modeling. To produce this national GIS layer for Canada, we first assembled all available fish Hg data across the country and did quality-assurance checks, which resulted in 387,872 fish Hg records. We removed all records from sites with known point-source Hg inputs or from hydroelectric reservoirs. The resulting dataset contained 231,063 records from 3547 locations across Canada from 1967-2010. We used this data and the USGS National Descriptive Model for Mercury in Fish (NDMMF) to estimate Hg concentrations in a standard-length (12-cm) whole yellow perch for each sampling location. The resulting geocoded dataset of standardized fish Hg concentrations is called the Fish Mercury Datalayer for Canada, or FIMDAC, and is now available to the scientific community. FIMDAC can be used for Hg eco-risk assessment, modeling of Hg dynamics and bioaccumulation in aquatic ecosystems, spatial analysis of Hg biogeochemistry, and as baseline for modeling future Hg management scenarios and their environmental consequences. FIMDAC is not appropriate for human health risk assessment, temporal trend analysis or for setting human consumption guidelines. Relevant links: Data request form: http://www.smu.ca/research/fish-mercury-datalayer.html Metadata: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1210773
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,013 |
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 ».