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Enregistrement W6906623382 · doi:10.17632/j532t64snd

Spatiotemporal data of algal blooms phenology

2022· dataset· en· W6906623382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyBloomCloud coverAlgal bloomWatershedPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatio-temporal data contain annual phytoplankton bloom phenology from 2000 to 2016 on 580 lakes located in the province of Quebec, Canada, between 44 and 50°N and 67 and 80°W. The data include height phenological variables related to phytoplankton blooms, and 17 physiographical, morphological, and climatic descriptors of the lake and the watershed. For each studied year, phenological variables were established as follows: (1) the frequency (the number of days when Chl-a concentrations remained above the threshold), (2) the intensity (the maximum concentration of Chl-a detected during a bloom), (3) the relative area (the maximum area occupied by a bloom normalized by the lake area), (4) the onset date and (5) the end date (respectively, the first and last day of the year when a bloom was detected), and (6) the duration (the number of days between the onset date and the end date). Remote sensing determination of the end date and duration of blooms is challenging because the studied region is frequently covered by clouds during the fall, significantly reducing the number of MODIS images available for this period. This is especially true during the month of October, for which there was on average half as many MODIS images without full cloud cover than between May and September. The variables describe what can be considered as an annual-based phenology, compiling days with less than 25% cloud cover and for which remotely sensed Chl-a was above the established threshold, for any given pixel. A geo-referenced database of 17 morphological, physiographic, and climatic characteristics of the watershed of each studied lake was established. The boundaries and morphological descriptors of the watersheds (area, slope) were calculated from the Canadian Digital Elevation Model with a spatial resolution of approximately 30 m. Climate data were calculated from North American Regional Reanalyses with a spatial resolution of approximately 32 km. The cumulative degree-days (°C day) was calculated by summing the recorded degrees (°C) each day above 20°C, considered as a threshold for cyanobacterial growth. Even though the remote sensing approach used here is not specific to cyanobacterial biomass, this climate proxy is considered valid since algal growth in general is stimulated by warm waters. Land use data (at 40 m spatial resolution) as well as agricultural and ecumene data (at 25 m spatial resolution) were provided by Natural Resources Canada. The environmental indicators were considered stationary over the period 2000–2016.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge 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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0290,050
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1300,003

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,179 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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