説明
データ レコード
この sampling event リソース内のデータは、1 つまたは複数のデータ テーブルとして生物多様性データを共有するための標準化された形式であるダーウィン コア アーカイブ (DwC-A) として公開されています。 コア データ テーブルには、17,731 レコードが含まれています。
拡張データ テーブルは2 件存在しています。拡張レコードは、コアのレコードについての追加情報を提供するものです。 各拡張データ テーブル内のレコード数を以下に示します。
この IPT はデータをアーカイブし、データ リポジトリとして機能します。データとリソースのメタデータは、 ダウンロード セクションからダウンロードできます。 バージョン テーブルから公開可能な他のバージョンを閲覧でき、リソースに加えられた変更を知ることができます。
バージョン
次の表は、公にアクセス可能な公開バージョンのリソースのみ表示しています。
引用方法
研究者はこの研究内容を以下のように引用する必要があります。:
Swedish Meteorological and Hydrological Institute (2024). SHARK - Phyto- and Microzooplankton Data Collected by Imaging FlowCytobots (IFCB) in Swedish and Adjacent Waters
権利
研究者は権利に関する下記ステートメントを尊重する必要があります。:
パブリッシャーとライセンス保持者権利者は The Swedish Meteorological and Hydrological Institute。 To the extent possible under law, the publisher has waived all rights to these data and has dedicated them to the Public Domain (CC0 1.0). Users may copy, modify, distribute and use the work, including for commercial purposes, without restriction.
GBIF登録
このリソースをはGBIF と登録されており GBIF UUID: a28ecb21-884c-4cc1-8e95-f0ec703609bdが割り当てられています。 GBIF Sweden によって承認されたデータ パブリッシャーとして GBIF に登録されているThe Swedish Meteorological and Hydrological Institute が、このリソースをパブリッシュしました。
キーワード
Samplingevent; Plankton
連絡先
- メタデータ提供者 ●
- 最初のデータ採集者 ●
- 連絡先
- Data manager
地理的範囲
N/A
| 座標（緯度経度） | 南 西 [54.833, 5.804], 北 東 [65.166, 23.821] |
|---|
生物分類学的範囲
説明がありません
| Kingdom | Chromista, Plantae, Protozoa, Bacteria |
|---|---|
| Phylum | Cyanobacteria, Myzozoa, Chlorophyta, Cercozoa, Cryptophyta, Euglenozoa, Bacillariophyta, Ochrophyta, Ciliophora |
| Class | Dinophyceae, Chrysophyceae, Raphidophyceae, Cryptophyceae, Pyramimonadophyceae, Trebouxiophyceae, Oligotrichea, Dictyochophyceae, Euglenophyceae, Cyanophyceae, Chlorophyceae, Litostomatea, Thecofilosea, Ulvophyceae, Bacillariophyceae |
| Order | Gonyaulacales, Ulotrichales, Thalassionematales, Gymnodiniales, Lithodesmiales, Eutreptiales, Coscinodiscales, Fragilariales, Dictyochales, Chaetocerotanae incertae sedis, Thalassiosirales, Cyclotrichiida, Pennales, Thoracosphaerales, Ebriales, Triceratiales, Choreotrichida, Oligotrichida, Chattonellales, Centrales, Dinophysales, Prorocentrales, Chromulinales, Rhizosoleniales, Chlorellales, Bacillariales, Chroococcales, Paraliales, Pyramimonadales, Tovelliales, Leptocylindrales, Pedinellales, Peridiniales, Hemiaulales, Amphidiniales, Cryptomonadales, Nostocales, Sphaeropleales, Licmophorales |
| Family | Paraliaceae, Gymnodiniaceae, Fragilariaceae, Microcystaceae, Stephanodiscaceae, Tontoniidae, Dictyochaceae, Aphanizomenonaceae, Eutreptiaceae, Thalassiosiraceae, Thalassionemataceae, Dinophysaceae, Coscinodiscaceae, Triceratiaceae, Chattonellaceae, Actinomonadaceae, Metacylididae, Cladopyxidaceae, Protoperidiniaceae, Strombidiidae, Dinobryaceae, Chaetocerotaceae, Skeletonemaceae, Thoracosphaeraceae, Lithodesmiaceae, Leptocylindraceae, Pyramimonadaceae, Pyrocystaceae, Selenastraceae, Binucleariaceae, Ebriaceae, Polykrikaceae, Oxytoxaceae, Nodulariaceae, Oocystaceae, Lingulodiniaceae, Ceratiaceae, Prorocentraceae, Rhizosoleniaceae, Peridiniaceae, Licmophoraceae, Mesodiniidae, Gyrodiniaceae, Gonyaulacaceae, Hemiaulaceae, Kareniaceae, Warnowiaceae, Tovelliaceae, Scenedesmaceae, Heterocapsaceae, Amphidiniaceae, Bacillariaceae |
時間的範囲
| 開始日 / 終了日 | 2016-08-10 / 2024-12-15 |
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収集方法
Sampling is performed either using shipboard flow through systems (i.e. FerryBox) where the Imaging FlowCytobot (IFCB) is connected as an addon, or at specific locations with the IFCB is submerged in-situ. Other deployment methods are possible. The IFCB uses flow cytometry technology and high-resolution images to detects particles in a water sample. Shapes in images are identified to best possible taxonomical levels using AI-assisted image analysis software. Volumes are estimated from the organism’s two-dimensional boundary.
| Study Extent | Data are collected within the following marine ecoregions: http://marineregions.org/mrgid/2401, http://marineregions.org/mrgid/2374, http://marineregions.org/mrgid/2379, http://marineregions.org/mrgid/2350 |
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Method step description:
- The analysis follows the methods provided - Machine learning: Sosik, H. M. and Olson, R. J. (2007), Automated taxonomic classification of phytoplankton sampled with imaging-in-flow cytometry. Limnol. Oceanogr: Methods 5, 204–216. http://github.com/hsosik/ifcb-analysis - Quality control: Hayashi, K., Walton, J., Lie, A., Smith, J. and Kudela M. Using particle size distribution (PSD) to automate imaging flow cytobot (IFCB) data quality in coastal California, USA. In prep. http://github.com/kudelalab/PSD - Data processing: Anders Torstensson (2024). I 'R' FlowCytobot (iRfcb): Tools for Analyzing and Processing Data from the IFCB. R package version 0.3.10. https://doi.org/10.5281/zenodo.12533225. http://github.com/EuropeanIFCBGroup/iRfcb