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Enregistrement W1542174147 · doi:10.4319/lom.2004.2.226

INSSECT—an instrumented platform for investigating floc properties close to the seabed

2004· article· en· W1542174147 sur OpenAlexaff
Ole A. Mikkelsen, Timothy G. Milligan, Paul S. Hill, Dan Moffatt

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research
Mots-clésSettlingWater columnTripod (photography)Instrumentation (computer programming)Current meterSeabedGeologyEnvironmental scienceFlushingMarine engineeringRemote sensingComputer scienceEngineeringOceanographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new type of tripod, INSSECT (IN situ Size and SEttling Column Tripod), designed for floc measurements in the shallow parts of the continental shelf, is described. INSSECT orientates itself into the current so that instrumentation on it faces upstream, thereby minimizing flow disturbance. The instrumentation includes a digital floc camera, a video settling column, a unique sediment trap designed for capturing flocs intact, a laser sizer, an optical backscatterance sensor, a compass and tilt meter, and a current meter. It is designed for relatively short deployments of up to 2 weeks and can be recovered, turned around, and redeployed rapidly. It was designed for use in semi‐synoptic surveys of the spatial variation in floc properties such as size and settling velocity and the factors that influence them. The paper describes the various components of the INSSECT and presents selected results from the first deployments, demonstrating its ability to turn in the current and capture single flocs intact. Contrary to recent findings on the influence on settling columns on floc size, intercomparison between the video settling column and the digital floc camera reveals that the sizes are similar.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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