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Enregistrement W6989850907

Clayoquot Sound Harmful Algal Blooms Investigation of Herbert Inlet - 2019

2020· article· en· W6989850907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Washington Tacoma Digital Commons (University of Washington Tacoma) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodNektonDiafiltration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clayoquot Sound of British Columbia, Canada is a protected biosphere that has been affected by Alexandrium, a known toxic dinoflagellate, that when consumed by humans can cause paralytic shellfish poisoning. The "BLOB" events that heated the water in the Pacific Ocean in 2014 and 2019 created favorable conditions for these algae to flourish in this region. This study focused on analyzing and comparing nitrate, phosphate, and silicate levels, oceanic conditions, and water properties like temperature, salinity, density, dissolved oxygen, fluorescence, and transmissivity for Herbert Inlet in 2014 and 2019. Surface and bottom samples were collected and sent to the University of Washington School of Oceanography Marine Chemistry Lab for analysis. Meteorological data was collected from Tofino airport, and the tidal data was observed at Riley Cove. A CTD (Conductivity, Temperature, Depth) instrument was used to record the water properties as it was lowered into the water. For the nutrient data, Microsoft Excel was used to create five number summaries, and box and whisker charts. ArcGIS was used to create station maps and choropleth maps that showed the relative abundance of nutrients at each station. Data from the CTD was plotted and showed significant differences from the previous years. The results showed the nutrient levels in 2019 were lower than 2014, but the temperature in 2019 had increased by 2°C throughout the Inlet, and these warmer waters were starting to make their way into the deeper waters throughout Herbert Inlet.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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