OLIGOTREND, towards a global database of multi-decadal chlorophyll-a and water quality timeseries for rivers, lakes and estuaries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Reversed eutrophication, called oligotrophication, has widely been documented globally over the last 30 years in rivers, lakes, and estuaries. However, the absence of a comprehensive and harmonized dataset has hindered a deeper understanding of its ecological consequences. To address this data gap, we developed the OLIGOTREND database, which contains multi-decadal timeseries of chlorophyll-a, nutrients (nitrogen and phosphorus), and related physicochemical parameters, totalling 4.3 million observations. These data originate from 1,894 unique monitoring sites, mainly located in high-income countries, and across estuaries (n = 238), lakes (687), and rivers (969). Each location is associated to catchment and hydroclimatic attributes. Trend and breakpoint analyses were applied to all timeseries. Chlorophyll-a showed temporally variable and ecosystem-specific responses to nutrient declines with an overall declining trend for 18 % of the time series, contrasting greatly with a majority of declining trends for nutrient concentrations. We harmonized the database to ensure reproducibility, ease of access, and support future updates and contributions. Available at https://doi.org/10.6073/pasta/a7ad060a4dbc4e7dfcb763a794506524 (Minaudo & Benito, 2024) the OLIGOTREND database supports collaborative efforts aimed at further advancing our understanding of biogeochemical and biological mechanisms underlining oligotrophication, and ecological impacts of global long-term environmental change.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».