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Enregistrement W4407019087 · doi:10.70227/nkof6023

Archive of Morphological Data for the Coregonus artedi Species Complex of the Great Lakes, Lake Nipigon, and Great Slave Lake

2025· article· en· W4407019087 sur OpenAlexaboutno aff
Randy L. Eshenroder, Jonah Pollens-Dempsey, Thomas C. Pratt, Nicholas E. Mandrak, Thomas N. Todd, Timothy P. O’Brien, Scott M. Reid, Chris Olds, Whitney M. Woelmer, Yu‐Chun Kao, Daniel L. Yule, Brian P. O’Malley, Paul Vecsei, Andrew M. Muir

Notice bibliographique

RevueLaurentian : · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of ToledoGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésCoregonusEcologyGeographyBiologyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This publication is a user guide for an archive of morphological data recorded by various authors from North American ciscoes of the Coregonus artedi species complex (subfamily Coregoninae). The archive is accessible from the Great Lakes Fishery Commission’s (GLFC) server, is open access, and contains data for the Laurentian Great Lakes; Lake Nipigon, Ontario; and Great Slave Lake, Northwest Territories. The archive comprises morphometrics and meristics (together metrics) for 6,700 individual Cisco of which 1,400 are accompanied by images. In addition, the archive contains metrics presented as arrays by W. N. Koelz, Coregonid fishes of the Great Lakes, Bulletin of the U.S. Bureau of Fisheries 43(2):297-643, which were based on 10,000 individuals. Spreadsheets in the Metrics folder of the archive are divided broadly into Contemporary and Historical subfolders and the Contemporary subfolder is further divided into Cisco Monograph and Extra Monograph subfolders to encourage statistical assessment of findings in GLFC Miscellaneous Publication 2023. The Images folder is organized into subfolders by lake. Tables in this user guide allow for quick determination of the availability of data by lake, subspecies, author, and year.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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