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Enregistrement W6889749734 · doi:10.25976/ye7n-bd78

River Guardians Water Quality Monitoring Program

2022· dataset· en· W6889749734 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDataStream · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaWater qualityWatershedSpring (device)Hydrology (agriculture)Estuary

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Annapolis River Guardian volunteers began collecting water quality data in the Annapolis River watershed in 1992. The Clean Annapolis River Project (CARP) initiated the program as a public awareness project, and has had numerous volunteers collecting samples over the years. It is one of the longest running and most extensive volunteer based water quality programs in Eastern Canada. It is also CARP’s longest running project. At least 100 volunteers from the Annapolis Valley community have participated in the program over the years, and over 4,000 water samples have been collected and analyzed. The program was initiated in the early 1990’s by Dr. Graham Daborn and Dr. Mike Brylinsky of the Acadia Centre for Estuarine Research (ACER). Many groups were involved in the planning process for the program, including staff from the Nova Scotia Department of Health, the Nova Scotia Department of Environment, Nova Scotia Community College, and CARP. Some modifications have been made over the years, but the core has remained the same. Since the early 90’s, 8 sites have been actively monitored. Sampling occurs from late spring to late fall, biweekly. Water quality data is collected through a water quality instrument, otherwise known as a YSI, and grab samples are sent for laboratory analysis to determine E.coli levels in the River. The information is then analyzed by CARP staff with this historical data, which is then later produced into a report card looking at water quality status and trends in the watershed over time. See past report cards here: https://www.annapolisriver.ca/annapolis-river-guardians.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,028

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,318 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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