GLOBal river SALiniTy and associated ions (GlobSalt)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater salinization (FS) is a threat to freshwater ecosystems, but its impact remains relatively poorly understood compared to other stressors (e.g. nutrient pollution), with some regions (e.g. Asia, Africa) remaining poorly explored. To assess how pervasive this issue is globally and identify salinization hotspots, we compiled global data on river salinity and associated ions. We retrieved information from different sources, harmonized it and merged it with HydroATLAS watersheds. Our global data set (GlobSalt) features 13 parameters, including electrical conductivity (EC), major ions, and nutrients. GlobSalt contains approximately fifteen million records on a monthly scale for river stations from 1980 to 2023 from all continents except Antarctica. The global median EC was 509 ± 205 μS cm −1 , with 60% of rivers falling in the range of 50 to 500 μS cm −1 , which is within the salinity niche of most freshwater organisms. We found a large spatial variability in EC, with some regions such as the Mediterranean, the Midwest of the US, arid regions of Argentina and Chile and Southwestern Australia having high mean salinity values. Temporally, EC was fairly stable. GlobSalt represents a critical resource for improving our understanding of FS dynamics, identifying regions at high risk and informing management strategies.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».