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Enregistrement W6926170028 · doi:10.21966/jkf5-ss08

Sea Stars 2024 Experiment - Environmental Data

2024· dataset· en· W6926170028 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesocosmProxy (statistics)Climate changeSea surface temperatureEnvironmental dataOcean acidificationCarbonate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea star populations have undergone large-scale changes with recent marine heatwaves (MHW), thus identifying these taxa as vulnerable and sensitive to climate extremes. This project supports a developing collaboration with UVic Amanda Bates' laboratory to study impacts of climate change on understudied marine organisms. Specifically, this experiment evaluated how 1) environmental extreme events - marine heatwaves - affect the survival and physiological performance of Dermasterias imbricata (Leather sea star) and 2) whether nutritious state (access to plenty of food vs food scarcity) can mitigate, ameliorate or exacerbate the expected detrimental effects of exposure to thermal stress. This experiment targeted Leather seastar populations around Quadra Island, BC. 150 organisms were transferred to the Marna Wet Lab on Quadra Island, BC, semi-quarantined, then exposed to control temperatures (15C) and warm temperatures (>20C) for 15 days. Half of the organisms were starved, while the other half had access to food ad libitum. Survival, morphometrics, coelomocyte counts (a proxy for immune response), righting time and other physiological status metrics were evaluated throughout the experiment to evaluate responses to stressors. Transcriptomic samples were collected until additional funding can be secured for their analysis. This data package includes a portion of the data from this experiment relating to mesocosm temperature and carbonate chemistry and associated protocols, processing and analysis of that data collected by the Marna Wet Lab team and will be available upon request until the associated manuscript has been accepted at which time the data will be made publicly available. Additional biological experimental data is held by our collaborators Dominique Maucieri and Amanda Bates (UVic). In light of the effort required to obtain these data and create data packages, we request all data users that, in addition to following the CC-BY license terms, they give attribution to the data providers and follow fair use guidelines: 1) respect the data providers, and provide helpful feedback on data quality, and 2) communicate and/or collaborate with Hakai Marna Wet Lab researchers and collaborators if you are considering using this dataset for manuscripts or other forms of reporting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,020

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
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