Understanding the breadth and depth of long-term ecological data collection in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
While several formal long-term ecological monitoring or research networks have been established, efforts are undertaken by many different organizations, leaving little understanding on the breadth of taxa captured or the length of data being collected across Canada and the U.S. We compiled information on long-term ecological efforts using known formal networks, conference abstracts, a literature search, an online survey, and federal and state agency data records. Of the 590 efforts identified, 175 were in Canada and 418 were in the U.S. Most (62%) were species-focused, with only 38% taking a whole ecosystem approach. Of the 365 efforts that were on species, 23%, 23%, 21%, 17%, and 15% focused on birds, fish, mammals, herpetofauna, and plants, respectively. Efforts averaged 21 (max = 157) years in length. Qualitatively, efforts seemed to be well distributed across the U.S., with some concentration of effort in coastal areas and the Great Lakes region. While singular taxonomic efforts were sparse across central Canada, regional and continental efforts provided vast coverage for some fauna such as birds, and coastal waters were well monitored by several agencies. Our work supports the idea that long-term ecological efforts have clear value given how numerous they are.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».