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Enregistrement W6931984728 · doi:10.5683/sp3/ahktzj

Observational fish data for ten important fisheries species across the province of Québec [1970-2021]

2024· dataset· en· W6931984728 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec en OutaouaisMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingSeasonalityPrecipitationHabitatSampling (signal processing)Environmental dataFish <Actinopterygii>Climate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data covers sampling sites over all of the province of Québec, with more data in the southern regions of the province. Data are from Hydro-Québec and the Québec Ministère de l’Environnement, de la Lutte contre les changements climatiques, de la Faune et des Parcs (MELCCFP). These datasets include a heterogeneous mix of standardized and non-standardized fish surveys by government biologists and by environmental consulting firms sub-contracted by Hydro-Québec, collected between 1973 and 2021. Overall, 6498 unique sites (3087 sites in lakes, 3412 sites in rivers; reservoirs excluded), were included in the database. For each site, the data consisted of species counts (adult and juvenile life stages), location (latitude and longitude), sampling date, habitat type (lake or river) and fishing gear (three categories: electrofishing, gillnet, or seine). Climate data (means over 1970 to 2000) and elevation were extracted for each site according to the site’s location from the WorldClim website (https://www.worldclim.org/) in 2023; a site which provides global weather and climate data at high spatial resolution. All 19 ‘bioclimatic variables’ provided by WorldClim were obtained from WorldClim raster files (10-min. resolution) using the function extract from the package raster (Hijmans and van Etten 2012). Five weakly-correlated bioclimatic variables were retained: annual means for temperature and precipitation, mean diurnal temperature range, annual temperature range, and precipitation seasonality (coefficient of variation of monthly total precipitation).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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