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Enregistrement W6948704264 · doi:10.5066/p97dz1as

Lake Ontario April Prey Fish Bottom Trawl Survey, 1978-2022

2022· dataset· en· W6948704264 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensMinistry of Energy, Northern Development and MinesMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>PredationSpring (device)Sampling (signal processing)Forage fish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data release includes Lake Ontario prey fish data including species captured, relative abundance, spatial distribution, size structure, and age data from the April or spring prey fish bottom trawl survey, 1978 through 2022. Data from 1978 - 2015 are from U.S. waters of Lake Ontario while data from 2016 - 2022 include both U.S. and Canadian waters of Lake Ontario. Details about the vessel and gear descriptions, sampling protocols, and catch processing protocols are provided in the associated metadata. Portions of this data release follows the data model of the USGS Great Lakes Science Center Research Vessel Catalog (RVCAT). The trawl data included in this data release are a subset of the larger RVCAT data base. The RVCAT data can be found here: https://doi.org/10.5066/F75M63X0.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,012
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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