Landscape scale lake surveys of Algonquin Provincial Park
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
To better understand the status of Lake Trout and Brook Trout populations across the Algonquin Provincial Park landscape 192 index netting surveys were conducted on 161 lakes utilizing standardized multimesh benthic gillnets between the years 2009 and 2022. Index netting was conducted using a depth-stratified randomized site survey design and employed multi-pass sampling on a majority of the lakes to provide the opportunity for occupancy analysis. Two primary netting methods were employed; Summer Profundal Index Netting (SPIN) for Lake Trout populations sampled between 2009-2012; and a modified Ontario Broadscale Monitoring (BsM) method we refer to as Short Duration Point Sampling (SDPS). The SDPS method uses the large mesh BsM nets (NA1) deployed for a one-hour duration within the same depth strata used in the BsM program with a sampling intensity in each stratum proportional to the surface area. The overall sampling intensity (nets/lake) is greater than that employed in the BsM program as we are interested in lake-specific analyses. This data dryad provides general information on each lake sampled including lake characteristics, lake volumes, netting site locations, and spring water chemistry.
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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 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