Data and scripts used in water-quality trend analysis in the International Souris River Basin, Saskatchewan and Manitoba, Canada and North Dakota, United States 1970-2020
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive study to evaluate water-quality trends in the International Souris River Basin, Saskatchewan and Manitoba, Canada and North Dakota, United States was completed by the U.S. Geological Survey (USGS) in cooperation with the International Joint Commission. In this dataset all files necessary to run trend models and produce results published in U.S. Geological Scientific Investigations Report 2023-5084 [Nustad, R.A., and Tatge, W.S., 2023, Comprehensive water-quality trend analysis for selected sites and constituents in the International Souris River Basin, Saskatchewan and Manitoba, Canada, and North Dakota, United States, 1970–2020: U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2023–5084, 83 p., https://doi.org/ 10.3133/ sir20235084]. In addition, this dataset contains data for reservoir and Canadian streamflow, and water-quality by group (MI = major ion and dissolved solids, NUT = nutrients, PHY = physical parameters) contained in comma separated values (csv) files (site_flow and country/province_data) for selected sites used in trend and spatial analysis of the Souris River Basin. Streamflow data for the selected United States sites were gathered from the National Water Information System (https://nwis.waterdata.usgs.gov/nwis). Water-quality data for the selected sites in the United States were gathered from the National Water Quality Monitoring Council Water Quality Portal (https://www.waterqualitydata.us/) and collected by two additional agencies NDDEQ and the USGS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,061 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».