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Enregistrement W2143487353 · doi:10.5194/essd-5-125-2013

A uniform, quality controlled Surface Ocean CO <sub>2</sub> Atlas (SOCAT)

2013· article· en· W2143487353 sur OpenAlexafffund
Benjamin Pfeil, Are Olsen, Dorothée C. E. Bakker, S. Hankin, H. Koyuk, Alex Kozyr, Jeremy Malczyk, A. Manke, Nicolas Metzl, C. L. Sabine, John Akl, Simone R. Alin, Nicholas R. Bates, R. G. J. Bellerby, Alberto Borges, Jacqueline Boutin, Peter J. Brown, Wei‐Jun Cai, Francisco P. Chávez, A. Chen, Catherine E Cosca, Andrea J. Fassbender, Richard A. Feely, Melchor González‐Dávila, Catherine Goyet, Burke Hales, Nick J. Hardman‐Mountford, Christoph Heinze, M. Hood, Mario Hoppema, Christopher W Hunt, D.J. Hydes, Masao Ishii, Truls Johannessen, S. D. M. Jones, Robert M. Key, Arne Körtzinger, Peter Landschützer, Siv K. Lauvset, Nathalie Lefèvre, Andrew Lenton, A. Lourantou, Liliane Merlivat, Takashi Midorikawa, L. Mintrop, Chihiro Miyazaki, Akihiko Murata, Akira Nakadate, Y. Nakano, Shin‐Ichiro Nakaoka, Yukihiro Nojiri, Abdirahman M Omar, X. A. Padín, G.-H. Park, K. Paterson, Fı́z F. Pérez, Denis Pierrot, Alain Poisson, Aida F. Rı́os, J. Magdalena Santana‐Casiano, J. Salisbury, V. V. S. S. Sarma, Reiner Schlitzer, Birgit Schneider, Ute Schuster, Rainer Sieger, Ingunn Skjelvan, Tobias Steinhoff, T. Suzuki, Taro Takahashi, Kathy Tedesco, Maciej Telszewski, Helmuth Thomas, Bronte Tilbrook, Jerry Tjiputra, Doug Vandemark, Tony Veness, Rik Wanninkhof, Andrew Watson, Ray F. Weiss, C. S. Wong, Hisayuki Yoshikawa‐Inoue

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science OrganizationDalhousie University
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryNational Centre for Earth ObservationBjerknessenteret for klimaforskning, Universitetet i BergenNatural Environment Research CouncilCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationDalhousie UniversityNorges ForskningsrådUniversitetet i BergenCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean CommissionEuropean Cooperation in Science and TechnologyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKUniversity of East AngliaUniversity of WashingtonNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceData setData qualityOcean observationsOcean chemistryOceanographyQuality (philosophy)Control (management)Computer scienceMeteorologySeawaterGeographyGeologyOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A well-documented, publicly available, global data set of surface ocean carbon dioxide (CO2) parameters has been called for by international groups for nearly two decades. The Surface Ocean CO2 Atlas (SOCAT) project was initiated by the international marine carbon science community in 2007 with the aim of providing a comprehensive, publicly available, regularly updated, global data set of marine surface CO2, which had been subject to quality control (QC). Many additional CO2 data, not yet made public via the Carbon Dioxide Information Analysis Center (CDIAC), were retrieved from data originators, public websites and other data centres. All data were put in a uniform format following a strict protocol. Quality control was carried out according to clearly defined criteria. Regional specialists performed the quality control, using state-of-the-art web-based tools, specially developed for accomplishing this global team effort. SOCAT version 1.5 was made public in September 2011 and holds 6.3 million quality controlled surface CO2 data points from the global oceans and coastal seas, spanning four decades (1968–2007). Three types of data products are available: individual cruise files, a merged complete data set and gridded products. With the rapid expansion of marine CO2 data collection and the importance of quantifying net global oceanic CO2 uptake and its changes, sustained data synthesis and data access are priorities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations273
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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