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Enregistrement W6967068991 · doi:10.5061/dryad.47d7wm3m0

Density data for Lake Erie benthic invertebrate assemblages from 1930 to 2019

2024· dataset· en· W6967068991 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSensor Technology and Measurement Systems
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneInvertebrateTrophic levelTaxonBenthosAbundance (ecology)Fauna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Benthic invertebrates are important trophic links in food webs and useful bioindicators of environmental conditions, but long-term benthic organism abundance data across broad geographic areas are rare, and historic data sets are often not readily accessible. This data set for a companion paper by Karatayev et al. (2022) provides densities of benthic macroinvertebrates collected from 1930 to 2019 during surveys in Lake Erie, a Laurentian Great Lake. The surveys were funded by the governments of the United States and Canada to investigate the status and changes in benthic community. From the total of 21 lake- and basin-wide benthic surveys conducted in Lake Erie from 1929 to 2019, we were able to acquire data for 17 surveys, including species-level data for 10 surveys and data by higher taxonomic groups for 7 surveys. Our amassed Lake Erie dataset includes data from 11 surveys (including 5 with species-level data) conducted in the western basin in 1930–2019, 7 surveys (6 with species-level data) in the central basin, and 8 surveys (7 with species-level data) in the eastern basin (1973–2019). This Lake Erie dataset represents the most extensive temporal dataset of benthic invertebrates available for any of the Laurentian Great Lakes. Benthic samples were collected using Ponar or Shipek bottom dredges and taxa densities were calculated as individuals per m2 using the area of the dredge. Density data are provided for taxa in the Annelida, Arthropoda, Mollusca, Cnidaria, Nemertea, and Platyhelminthes phyla. Current taxonomy was used for most groups, but in a few cases, older taxonomic names were used for consistency with historical data. Analysis of this dataset indicated that eutrophication, water quality improvement, and dreissenid introduction were the major drivers of changes in the benthic community in the western basin, while hypoxia was a major factor in the central basin, and dreissenid introduction was most important in the eastern basin. The previously diverse benthic community of the western basin has changed dramatically over 90 years, transitioning from a diverse benthic species assemblage indicative of good water quality in the 1930s to a one of low- diversity assemblage dominated by oligochaetes and other pollution-tolerant species in the 1960s, followed by recovery in the early 2000s to a state similar to that reported in 1930. In contrast, the central basin benthic community has over the past 60 years been consistently dominated by low oxygen-tolerant taxa, signifying the persistence of hypoxia. The eastern basin community changed dramatically in recent decades, with the disappearance of Diporeia after the introduction of Dreissena in the 1990s and more recent declines in oligochaetes, amphipods, gastropods, sphaeriid clams, and leeches. Considering the rarity of high taxonomic resolution long-term benthic data for lake ecosystems, this data set could be useful to explore broader aspects of ecological theory, including effects of eutrophication, hypoxia, invasive species, and other factors on community organization, phylogenetic and functional diversity, and spatial and temporal scales of variation in community structure. In addition, the data set could be useful for studies on individual species including abundance and distribution, species co-occurrence, and how the patterns of dominance and rarity change over space and time. Use of this data set for academic or educational purposes is encouraged. In doing so, we kindly request the data source be properly cited using the title of this dataset, the names of the authors, the year of publication, and the link to Dryad.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0100,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,016

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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