MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2056860289 · doi:10.5194/sd-16-57-2013

SCIMPI: a new borehole observatory

2013· article· en· W2056860289 sur OpenAlexaffabout
Tania Lado Insua, Kate Moran, I. Kulin, Stephen Farrington, John B. Newman

Notice bibliographique

RevueScientific Drilling · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensOcean Networks Canada SocietyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University
Mots-clésObservatoryBoreholeGeologyInterfacingSeafloor spreadingDrillScientific instrumentRemote sensingInstrumentation (computer programming)Scientific drillingDrillingComputer scienceEngineeringOceanographyGeotechnical engineeringMechanical engineeringComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Simple Cabled Instrument for Measuring Parameters in-situ (SCIMPI) is a new borehole observatory instrument designed to study dynamic processes below the seafloor. SCIMPI performs time series measurements of temperature, pressure and electrical resistivity at a series of depths, tailored for site-specific scientific objectives. SCIMPI's modular design enables tailoring of the type, depth distribution, and frequency of measurements based on the study goals and sediment characteristics. The first prototype is designed for 300 m below the seafloor in soft sediment and 1500 m b.s.l. However, SCIMPI could be tailored for deeper goals. The instrument can be configured for autonomous or cabled observatory deployments and has successfully undergone a number of tests, including pressure, communications, battery life, and interfacing with other drill-ship equipment. Here we discuss the design of the instrument, its capabilities, and the testing process it has passed through during four years of development. SCIMPI was successfully deployed on the Cascadia margin within the NEPTUNE Canada observatory network during IODP Expedition 341S in May 2013.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,192 · 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
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DrillingMême sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207