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ARISE project - Work package 3: Stable nitrogen isotopes of bulk tissue and amino-acids of ringed seals muscle and teeth's growth layer groups of harp seals from the Arctic and sub-Arctic

2021· dataset· en· W6913019309 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueNERC Environmental Data Service · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticBaySubsistence agricultureArchipelagoHARPSeal (emblem)The arcticPhoca

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes stable nitrogen isotopes of bulk tissue (δ15Nbulk) and compound specific stable nitrogen isotopes on amino acids (δ15NAA) measured in harp seal (Pagophilus groenlandicus) teeth from Southern Barents Sea, Greenland Sea, Northwest Atlantic, and ringed seal (Pusa hispida) muscles from Canadian Arctic Archipelago and Baffin Island, in the Arctic and sub-Arctic. Teeth of harp seals from the Northwest Atlantic (n=48) were taken from archives in Fisheries and Oceans Canada (DFO) St John's, Canada from 1979 to 2016. Teeth of harp seals from the Barents Sea (n=72) and Greenland Sea (n=55) were taken from archives of the Institute of Marine Research (IMR), Norway, from 1963 to 2018 and 1953 to 2014, respectively. Muscle tissue from ringed seals were opportunistically sampled as part of Inuit subsistence harvests. Samples from the CAA were collected in Resolute from 1992 to 2016 (n=66). Muscle samples from the Baffin Bay were collected in Pangirtung from 1990 to 2016 (n=39). The seal samples were collected as part of Norwegian commercial sealing and student field courses from the University of Tromso in Norway (Barents Sea and Greenland Sea) and the Inuit subsistence and commercial harvests in Canada (Northwest Atlantic, Baffin Island, Canadian Archipelago). Analyses of δ15Nbulk and δ15NAA of seal tissue were carried out at the Liverpool Isotopes for Environmental Research laboratory, University of Liverpool. Results are reported here in standard δnotation (per mille) relative to atmospheric N2. This work resulted from the ARISE project (NE/P006035/1 and NE/P006310/1), as part of the Changing Arctic Ocean programme, funded by the UKRI Natural Environment Research Council (NERC).

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,586
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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