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Multidecadal Time Series of Measured Chlorophyll-a in Lakes and Estuarine-Coastal Ecosystems, 1966-2024

2024· dataset· en· W6958186672 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Data Initiative · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonEcosystemBiomass (ecology)LatitudeSeries (stratigraphy)Climate changeSeasonalityWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The photosynthetic pigment chlorophyll-a is a commonly measured index of phytoplankton biomass and water quality across all aquatic ecosystem types. Some monitoring and research programs have sustained chlorophyll-a measurements for decades at monthly or higher frequency. Each of these time series is an invaluable record of phytoplankton variability at a particular location. The patterns of that variability have been essential for identifying the underlying processes of phytoplankton change at time scales of days, months, seasons, years and decades. Multidecadal series are rare and valuable because they provide empirical records of phytoplankton changes over the recent decades of unprecedented global change. These records also provide an empirical basis for comparing patterns and rates of change across geographic regions and ecosystem types. This data package contains multidecadal time series of measured chlorophyll-a concentration in three ecosystem types: 134 freshwater lakes (including a small number of reservoirs) that do not freeze; 78 high latitude lakes that do freeze; and 176 coastal ecosystems defined as water bodies where freshwater and seawater mix, including estuaries, coastal bays and lagoons, tidal rivers, and the Baltic Sea. Although there are other published compilations of chlorophyll-a time series, this package was compiled specifically to report observations made at monthly or higher frequency and sustained over multiple decades. The mean time series duration in this package is 33 years, and the mean number of sampling dates per site was 503 (range 186 to 2381). Thus, this data package provides an empirical basis for analyses to measure and compare decadal-scale patterns and rates of phytoplankton biomass variability between inland lakes and water bodies at the land-ocean interface. All chl-a measurements reported here were accessed from published repositories, except these four sites. We acknowledge and thank the following data providers for permission to include data from their study sites in this package: - Bahía Blanca, Argentina: Valeria Ana Guinder, Instituto Argentino de Oceanografía (IADO) Consejo, Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) - Neuse River Estuary US: Hans W. Paerl, Departments of Earth, Marine and Environmental Sciences and Environmental Sciences and Engineering, University of North Carolina Institute of Marine Sciences - Lake Tahoe US: S. Geoffrey Schladow and Shohei Watabe, Tahoe Environmental Research Center, University of California, Davis - Experimental Lakes, Canada: Sonya Havens and Chris Hay, IISD Experimental Lakes Area, Org ID: https://ror.org/05revcs89, Email: eladata@iisd-ela.org, Online URL: https://www.iisd.org/ela/ Each time series in this data package resulted from heroic investments of time and resources and an unwavering commitment to repeated observations to reveal patterns and understand processes of changes in our aquatic ecosystems. This data package is an homage to those heroes. Each observational program is listed and acknowledged in the file MetadataTable Sampling Locations.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,026

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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