Lake Superior cyanobacterial bloom reports, 2012 - present
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
Lake Superior is a cold, oligotrophic lake. It is the largest freshwater lake in the world by surface area and the largest of the Laurentian Great Lakes with binational (United States and Canada) and multi-state (Michigan, Wisconsin, Minnesota) borders. Lake Superior is a globally important freshwater resource. Beginning in 2012, researchers and resource managers began receiving reports of cyanobacterial blooms in the western arm of the Lake. Cyanobacterial blooms have been reported nearly every year since. The purpose of this dataset is to collect observations of cyanobacterial blooms for Lake Superior and connecting waters, document patterns in their occurrence, and provide insights into their causes. For this dataset, a cyanobacterial bloom is defined as an aggregation of cyanobacterial biomass in some or all of the water column, which may lead to the occurrence of surface scums or subsurface maximums. This dataset relies on observations, data, photographs, and insights from a wide range of agency staff and individual members of the public with key input from participants in the Lake Superior Algal Bloom and Nutrient Subgroup collaboration. This dataset only includes reported blooms, and likely doesn’t include all actual bloom events. Additionally, there may be more than one report for a single bloom event, depending on its size. For example, in 2018 there was a widespread bloom event which resulted in numerous reports. Interpretation of this dataset should incorporate these nuances. Observations in the dataset were assigned one of four verification statuses to communicate the level of certainty in the cyanobacterial bloom event. Additional information on taxonomy and/or toxin analyses can be made available upon request.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,001 |
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