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Enregistrement W6964524779 · doi:10.25976/yvt5-dv52

Data from: Mapping the spatial heterogeneity of watershed ecosystems and water quality in rainforest fjordlands

2025· dataset· en· W6964524779 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDataStream · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedTransectEcosystemRainforestWater qualitySpatial heterogeneityTemperate climateHydrology (agriculture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is used in a research paper by Giesbrecht et. al. (2025) in the journal Ecosystems with the title "Mapping the spatial heterogeneity of watershed ecosystems and water quality in rainforest fjordlands". https://doi.org/10.1007/s10021-025-00964-x In this study, we examined spatial controls on the quality of freshwater exported from diverse watersheds in fjordlands of a coastal temperate rainforest. Samples were collected about once per month for a year from the outlets of 56 watersheds spanning from high mountains with icefields to low islands with extensive wetlands. Watershed size ranged from < 1.5 km2 to 5,782 km2 (Homathko River), yet in the regional and global context, all are considered “small” coastal watersheds (< 10,000 km2 following Milliman and Syvitski, 1992). The study watersheds were spatially distributed along two fjordland transects on the south-central coast of British Columbia, Canada (51°57' N to 50°07' N and 128°09' W to 123°44' W).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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