Campus ecology network biodiversity data: York University and The University of Toronto Mississauga
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A university campus provides an opportunity to explore biodiversity, change, and citizen science. Many course offerings such as ecology, experimental design, or environmental science include a laboratory component. York University and The University of Toronto Mississauga collaborated and developed a collaborative platform entitled 'The Campus Ecology Network'. The goal was to connect the data that undergraduate students at each campus collected during hands-on, field exercises. We adopted the same protocols at each campus, and students surveyed each campus in the Autumn, i.e. Fall Term, in 2016. Students used transects to identify sampling locations blocked by major habitat types such as forest, grassland, disturbed sites (i.e. areas with high foot traffic but vegetated), and impermeable sites. Quadrats were then subsequently used to to explore vegetation - 0.5m x 0.5m quadrats to record herbaceous plants and grasses. On these same transects, the total number of vertebrate animals (including humans) were also recorded during the 3-hour sampling instances. Pan traps and sweet nets were used to assess invertebrate diversity. The primary focus was to document structural and species diversity patterns not composition. The data included species richness for key taxa, native versus exotic plants, canopy cover, ground cover, and total number of flowers at that point in time within each quadrat. These data can be used to explore the intermediate disturbance hypothesis, relationships between richness of different taxa, and canopy/ground cover influences on richness. Longitudinal change can also be examined, and the start point of each transect was also georeferenced for mapping or additional research.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle