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Enregistrement W6958412669 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3306588.v1

Water quality, habitat, land use, waterfowl, and fish community data from wetlands in the Boreal Transition Zone, Alberta

2016· other· en· W6958412669 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePasture and Agricultural Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandWaterfowlHabitatAgricultureAbundance (ecology)Agricultural landWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water quality, environment, agricultural land use, waterfowl, and fish community data were collected from wetlands in four landscapes (West Peace Lowlands, East Peace Lowlands, West Central, and East Central) in the Boreal Transition Zone (BTZ) of Alberta (AB) and with one landscape in British Columbia (East Peace Lowlands, BC) during May and August over three years (2005–2007). This data set is unique in that it provides comprehensive water quality sampling, habitat conditions, and associated breeding and molting waterfowl data over a three-year period, which includes a drought year. Land use in the BTZ has rapidly changed with at least 73% of the BTZ, particularly in Saskatchewan, AB, being converted from forest to agriculture since the early 20th century. The BTZ has experienced a drying trend over the past 60 years with the lowest cumulative effective precipitation since 1943 with a −2323-mm precipitation deficit recorded in 2006. A total of 723 and 489 wetlands were surveyed for waterfowl abundance during the breeding and molting seasons, respectively. A subset of 214 and 213 wetlands in May and August, respectively, was further sampled for habitat, limnology, and agricultural encroachment surrounding the wetland. A subset of 25 wetlands was sampled in 2006 for fish abundance data. This data set has been used in several papers in assessing the impact of drought and agricultural impact on water quality and wetland conditions, as well as drought and land use impacts on habitat associations between breeding and molting waterfowl and wetland condition.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
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Résumé présentoui

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