Understory kelp biomass data from BC Central Coast
Notice bibliographique
Résumé
The understory kelp biomass dataset is a component of Hakai Institute’s Nearshore research and monitoring program. This dataset characterizes spatial and temporal trends in understory kelps and kelp-consuming invertebrate communities at 22 rocky bottom subtidal sites near Calvert Island on the Central Coast of British Columbia, Canada (2014-now). Data coverage varies by year. The total length and abundance of all kelps, Desmarestia species, and urchins were measured at 6 sites seasonally (5 times within a year) from 2014-2018. Urchin behaviour was also recorded. From 2016-current, additional sites (4-15) were surveyed annually using a variation on the sampling design (reduced measurements on a subset of sites). In 2018-current kelp consumer species abundance, including small mobile grazing invertebrates, were recorded. Dry weight values and length to weight relations are also provided to extrapolate density and morphology data to biomass. Spatial and temporal variability in kelp and invertebrate community relationships is described. This data package is freely available to everyone, following the principles of equitable access and benefit sharing. However, we expect all data users to give attribution to the data providers (read our data license) and the use of these data should happen in the light of fair use, i.e.: 1) respect the data providers, and provide helpful feedback on data quality, and 2) communicate and/or collaborate with the providers if you are considering using this dataset for manuscripts or other forms of reporting.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,017 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».