Connecting the dots: Ocean research and public policy
Notice bibliographique
Résumé
Canada has gained a world-leading position in the science and technology of cabled ocean observing systems, principally through the federal and British Columbia (BC) government investments ($120M) in the VENUS and NEPTUNE Canada ocean observatories, now deployed in coastal to deep ocean waters off BC's West Coast. The combination of continuous power, high bandwidth and real-time data streaming make the VENUS and NEPTUNE Canada observatories transformative in their capacity to support research applications to key areas of public policy, including environmental monitoring, hazard mitigation, resource assessment, and sovereignty and security. While deployed off the West Coast, the technologies are applicable in other settings including the Arctic. Ocean Networks Canada (ONC) was created as a not-for-profit agency by the University of Victoria in 2007 to manage and develop the VENUS and NEPTUNE Canada observatories and their applications to public policy, commercial development, and public outreach. To advance its mandate, ONC was recently named as a federal Centre of Excellence in Commercialization and Research. The public policy initiatives of ONC, in the context of its broader strategic plan, have included: (a) a review of Canadian federal and provincial policy initiatives and priorities and their relationship to the data types generated by the NEPTUNE Canada and VENUS research programs; (b) planning of workshops with federal science-based departments and agencies to be held later in 2010; (c) discussions with BC government departments related to their emerging Ocean and Coastal Strategy; and, preparation of a discussion paper for federal government departments on application of cabled observatory technologies to the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».