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Enregistrement W7128810555 · doi:10.15468/dkn54k

CAISN: Abundance and biomass of benthic invertebrates collected in four ports of the Canadian Arctic during summers of 2011 and 2012

2017· dataset· en· W7128810555 sur OpenAlexaffabout
Jesica Goldsmit

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneArcticInvertebrateBiomass (ecology)Marine Strategy Framework DirectiveAbundance (ecology)Resource (disambiguation)Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Aquatic Invasive Species Network (CAISN) was established with the goal of identifying and quantifying the vectors and pathways by which aquatic invasive species(AIS) enter Canada, determining factors that affect their colonization success, and developing risk assessment models for potential and existing AIS. This program ran between 2006-2011. The CAISN II project (2011-2016) was designed to provide a comprehensive profile of AIS in waters across Canada and develop and determine effectiveness of tools for early detection of, and rapid response to invaders. This resource contains the information on a CAISN II baseline study for benthic invertebrates in search of non-indigenous species (NIS) from the Canadian Arctic coasts made during summers 2011-2012. This survey identified as well native species by incorporating historical information to identify new records. The top three ports at highest risk for introduction of NIS of the Canadian Arctic were surveyed: Churchill (Manitoba), Deception Bay (Quebec) and Iqaluit (Nunavut). It also includes information on Steesnby Inlet (Nunavut) that was sampled given that it is a proposed site for the construction of a new port. A total of 287 genera and species were identified. Increased survey effort is the most likely explanation for the majority of new occurrences, however, a small number of records (n=7) were new mentions for Canada and were categorized as cryptogenic since we could not confidently describe them as being either native or introduced. Further research is required to better understand the status of these new taxa. This dataset formed the basis of a PhD thesis (Goldsmit, Jesica 2016).

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)0,000
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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