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Enregistrement W2010412604 · doi:10.1029/2009eo240005

Workshop on Marine Research Drilling: Cold‐Water Carbonate Reservoir Systems in Deep Environments (COCARDE): A Pilot Industry‐Academia Partnership in Marine Research Drilling; Fribourg, Switzerland, 21–24 January 2009

2009· article· en· W2010412604 sur OpenAlexaboutno aff
Silvia Spezzaferri

Notice bibliographique

RevueEos · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyCarbonateMarine researchEuropean unionGeneral partnershipCoral reefMarine ecosystemEcosystemEarth scienceGeologyEcologyPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold‐water carbonate mounds supporting cold‐water coral ecosystems, often dominated by Lophelia pertusa and Madrepora oculata , are widespread along the Atlantic margins from Norway to Mauritania. During the past 10 years, the scientific community has accumulated new insights on their occurrence and development and identified their potential role in reservoir formation, thus establishing a framework for collaboration with the hydrocarbon industry. A Magellan workshop, sponsored by the European Science Foundation (ESF; http://www.esf.org/), was held in Switzerland in January. The workshop gathered 35 scientists from 10 European and two extra‐European countries (Canada and Morocco), representing 20 research teams, including members of two Integrated Ocean Drilling Program (IODP) proposals. Some of the participants were also involved with two ESF European Collaborative Research (EUROCORES) projects [Microbial Diversity and Functionality in Cold‐Water Coral Reef Ecosystems (MiCROSYSTEMS) and Mid‐Latitude Carbonate Systems: Complete Sequences From Cold‐Water Coral Carbonate Mounds in the Northeast Atlantic (CARBONATE)], and the European Union Framework Program 6 integrated project Hotspot Ecosystem Research on the Margins of European Seas (HERMES).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2009
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Résumé présentoui

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