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Enregistrement W1025996110 · doi:10.3133/ofr0117

Visualization of drifting buoy deployments on St. Clair River near public water intakes - October 3-5, 2000

2001· article· en· W1025996110 sur OpenAlexaboutno aff
David J. Holtschlag, Stephen Aichele

Notice bibliographique

RevueAntarctica A Keystone in a Changing World · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuoyTransectPeninsulaChannel (broadcasting)Global Positioning SystemHydrology (agriculture)Geological surveyOceanographyEnvironmental scienceGeographyGeologyMeteorologyTelecommunicationsEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

St. Clair River is a connecting channel of the Great Lakes between Lake Huron and Lake St. Clair. The river forms part of the international boundary between the United States and Canada in the eastern Lower Peninsula of Michigan and southern Ontario. Drifting buoys were deployed to help investigate flow characteristics near public water intakes in ten reaches of St. Clair River from October 3-5, 2000. In eight deployments, buoys were released at uniform intervals in a transect across the river to better understand flow patterns. In the remaining six deployments, buoys were released in a cluster near the middle of the channel to study turbulent dispersion characteristics. The eight spherical and seven cylindrical buoys used in the study were equipped with drogues and had similar drift characteristics. Each buoy contained a geographical positioning system (GPS) to monitor its movement. Computer animations were developed that integrated these GPS data with data shown on navigational charts. These computer animations, which can be viewed through the Internet, provide a scientific visualization tool to study the deployments.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,060

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,221 · 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
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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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