MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6892114204 · doi:10.5063/aa/nceas.19.13

Insights on community dynamics from large-scale, long-term data: time series for zooplankton and environmental variates from 35 North American lakes

2004· dataset· en· W6892114204 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUC Santa Barbara · 2004
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonCommunity structureFood webTemperate climateTime seriesHabitatSeries (stratigraphy)Environmental change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NCEAS Community Dynamics Working Group brought together theoretical and empirical ecologists to evaluate the relative importance of intrinsic and extrinsic sources of variability in natural communities. We focused on zooplankton community dynamics, in part because we had access to extensive time series data on zooplankton community structure from 35 North American lakes. Thirty-four of the lakes were concentrated at 5 sites: the North Temperate Lakes LTER site in Wisconsin; the University of Notre Dame Environmental Research Center in Michigan; the Dorset Environmental Research Centre, the Experimental Lakes Area, and the Sudbury region, all in Ontario. We also have data for saline Mono Lake in California. Our database has many strengths, including the length of the time series (5-21 years); consistent sampling methodologies, particularly for zooplankton; and the availability of information on environmental factors, including phytoplankton, physical parameters, and water chemistry. Another unique aspect of our dataset is that it includes data from both undisturbed reference lakes and experimentally manipulated lakes. The whole-lake experiments include food web manipulations, nutrient enrichments, acidifications and limings, and an unplanned invasion of an exotic species. Some of the experimental manipulations are even replicated within and among sites, providing a unique opportunity to explore the extent to which responses to a particular perturbation are consistent across lakes. In addition to determining how manipulations change the dynamics of zooplankton communities, we are using the data from the reference lakes to establish bounds on normal ranges of variability and to explore how this variability differs among lakes at a site vs. between sites. Thus, our joint database is facilitating extensive comparisons of zooplankton community dynamics at the scale of whole lakes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUC Santa BarbaraTravaux en français237 207