Turkey Lakes Watershed - Stream Water Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains average concentrations of water chemistry collected from stream catchments C31, C32, C33, C34, C35, C37, C38, C39, C42, C46, C47, C49, and C50 in the Turkey Lakes Watershed, approximately 60 km northwest of Sault Ste. Marie, Ontario, Canada. These are average concentrations recorded from 1981-2018 in milligrams per litre (mg/L) of major ions (Ca, Mg, K, Na, SO4, Cl, NO3-N, NH4-N) and some nutrients (TP, TN) collected by the Great Lakes Forestry Centre. Samples are collected according to variable schedules such that frequency generally increased with increasing stream flow, (sampling period was shortest during spring runoff, 1-3 days, and longest during winter, 2-3 weeks). Sampling was accomplished by rinsing an appropriately cleaned 2-litre, polyethylene bottle at least 3 times with stream water followed by immersion to collect the final sample. Care was taken to not disturb the stream sediments throughout the sampling procedure. pH and conductivity testing is completed right after sampling. Other chemical analyses are completed by the Great Lakes Forestry Centre in Sault Ste. Marie within 2 weeks of collection. Sample integrity was maintained through storage in the dark at 4 degrees Celsius and analyzed at room temperature.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».