Air Oxygen Calibration of Oxygen Optodes on a Profiling Float Array
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
Abstract Aanderaa optode sensors for dissolved oxygen show remarkable stability when deployed on profiling floats, but these sensors suffer from poor calibration because of an apparent drift during storage (storage drift). It has been suggested that measurement of oxygen in air, during the period when a profiling float is on the surface, can be used to improve sensor calibration and to determine the magnitude of sensor drift while deployed in the ocean. The effect of air calibration on oxygen measurement quality with 47 profiling floats that were equipped with Aanderaa oxygen optode sensors is assessed. Recalibrated oxygen concentration measurements were compared to Winkler oxygen titrations that were made at the float deployment stations and to the World Ocean Atlas 2009 oxygen climatology. Recalibration of the sensor using air oxygen reduces the sensor error, defined as the difference from Winkler oxygen titrations in the mixed layer near the time of deployment, by about tenfold when compared to errors obtained with the factory calibration. The relative error of recalibrated sensors is <1% in surface waters. A total of 29 floats were deployed for time periods in excess of one year in ice-free waters. Linear changes in the percent of atmospheric oxygen reported by the sensor, relative to the oxygen partial pressure expected from the NCEP air pressure, range from −0.9% to +1.3% yr −1 with a mean of 0.2% ± 0.5% yr −1 . Given that storage drift for optode sensors is only negative, it is concluded that there is no evidence for sensor drift after they are deployed and that other processes are responsible for the linear changes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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