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Enregistrement W6907471034 · doi:10.21966/1.715630

Microbial activity and carbon fluxes in rainforest soil – Tsunami Hill, Calvert Island – June 2015 - April 2016

2015· dataset· en· W6907471034 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2015
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOmbrotrophicBogPeatCarbon cycleWater tableEcosystemDissolved organic carbonHydrology (agriculture)Experimental forest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is designed to elucidate the microbial drivers of carbon fluxes from deep ombrotrophic peat bog and bog forest ecosystem comparison plots (ECP) on Calvert Island as part of the Kwakshua Watersheds Program (KWP). This dataset was collected between June 2015 and April 2016 at the Tsunami Hill ECP sites. It combines: -Soil chemistry (total carbon, total nitrogen, NH4-N, NO3N, total sulphur, available PO4-P, pH, cations) -Micrometeorology (precipitation, air temperature, soil temperature, soil redox potential, soil gravimetric water content, water table depth) -Soil water chemistry (dissolved organic carbon (DOC), specific absorbance of DOC at 254nm (SUVA254), cations), -Soil gas flux measurements (CO2, CH4, N2O), -Fungal ITS, Eukaryotic ribosomal small-subunit (SSU) amplicon sequences from DNA and RNA, prokaryotic SSU amplicon sequences from DNA and RNA -Metatranscriptomes Detailed information regarding field names and descriptions are available with the dataset through the link below. Basic methods are outlined in the supplemental information section of this record and detailed methods are available in the associated publication (Levy-Booth et al. 2018) Cite as: Levy-Booth, D.J, I.J.W. Giesbrecht, C.T.E. Kellogg, T.J. Heger, D.V. D’Amore, P.J. Keeling, S.J. Hallam, W.W. Mohn (2018). Seasonal and ecohydrological regulation of active microbial populations involved in DOC, CO2 and CH4 fluxes in temperate rainforest soil. Version 1.0. Hakai Institute. Dataset. doi: 10.21966/1.715630. [access date]. DOI: 10.21966/1.715630

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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