MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6908378330 · doi:10.26071/ogsl-3e9c3887-d969

Coastal zooplankton of the north of St-Lawrence estuary.

2019· dataset· en· W6908378330 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOGSL repository · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonEstuaryBaseline (sea)Abundance (ecology)TaxonEnvironmental monitoringPlan (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These files contain abundance data for zooplankton species collected on the north coast of the St. Lawrence Maritime Estuary between Longue-Rive and Godbout (summer and fall 2019 to be completed with 2020 and 2021 data). They were collected using 63 µm (vertical line) and 200 µm (vertical-oblique line) nets to identify the diversity of mesozooplankton species and their different stages of development. The main taxon are: Copepods, Acartia, Calanus, Appendicularia, Fritillaria, Cladocera, Evadne. This research project is part of DFO's Oceans and Freshwater Scientific Research Contribution Program (CSOED) on the Characterization of Coastal Zones of the St. Lawrence Estuary. Environmental data, such as temperature, salinity, fluorescence and dissolved oxygen, are available by following the link provided to a dedicated archiving platform. This project is part of the Coastal Environmental Baseline Program Initiative under the Oceans Protection Plan of Fisheries and Oceans Canada.

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)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOGSL repositoryTravaux en français237 207