Understanding Earth– Ocean Processes using Real-time Data from NEPTUNE, Canada’s Widely Distributed Sensor Networks, Northeast Pacific
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
After several years of planning, NEPTUNE Canada [www.neptunecanada.ca], as part of the Ocean Networks Canada Observatory, largely completed the installation of the world’s first regional cabled observatory network in 2009. The 800 km cable loop west of Vancouver Island connects five nodes in coastal, continental slope, abyssal plain and spreading-ridge environments. Abundant power and high-bandwidth communications support a network of hundreds of sensors that deliver data and imagery in real- or near real-time, and will transform our knowledge of the ocean environment and interacting processes. With the world’s oceans and climate in a state of crisis, the development of cabled observatory technologies is most timely and offers a growing data archive of unparalleled importance for new discoveries. Sommaire Apres plusieurs annees de planification, l’essentiel du premier reseau observatoire regional, NEPTUNE Canada [www.neptunecanada.ca], partie integrante du Ocean Network Observatory, a ete installe en 2009. Ses 800km de cable forment une boucle a l’ Ouest de l’ Isle de Vancouver et sont connectes a cinq noeuds situes au niveau de la zone cotiere, du talus continental, de la plaine abyssale et de la dorsale oceanique. Grace a cet acces a l’ energie et la communication a haut debit, un reseau de centaines de capteurs transmettent des donnees et images en temps reel ou quasi reel, qui transformeront nos connaissances du mileu et processus oceaniques. Alors que les oceans et le climat sont en etat de stress, le development des technologies liees aux observatoires sous marins represente une opportunite exceptionelle et un recueil de donnees sans cesse croissant et d’ un potentiel inegale pour permettre de nouvelles decouvertes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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