Challenges, benefits and opportunities in operating cabled ocean observatories: Perspectives from NEPTUNE Canada
Notice bibliographique
Résumé
The advent of the first cabled ocean observatories, with several others being planned, demonstrates the challenges, benefits and opportunities for ocean science and commercial applications. Examples are drawn primarily from NEPTUNE Canada (NC), which completed installation of the subsea infrastructure and 60 diverse instruments in 2009, with 40 more in 2010, thereby establishing the world's first regional cabled ocean observatory, northeast Pacific Ocean, off British Columbia's coast. Initial data flow started in December 2009. Another 30 instruments will be deployed in 2011-12. Introducing abundant power and high bandwidth communications into a range of ocean environments allows discrimination between short and long-term events, interactive experiments, real time data and imagery, and complex multidisciplinary teams interrogating a vast database over the observatory's 25-year design life. Scientific priorities and observatory node sites were identified through workshops. Alcatel-Lucent Submarine Networks designed, manufactured and installed the 800km backbone cable and five nodes (stepping 10kV DC to 400V DC). Node sites are located at the coast (Folger Passage), continental slope (ODP 889; Barkley Canyon), abyssal plain (ODP 1027), and ocean-spreading ridge (Endeavour), in water depths of 100-2660m. Principal scientific themes are: plate tectonic processes and earthquake dynamics; dynamic processes of seabed fluid fluxes and gas hydrates; regional ocean/climate dynamics and effects on marine biota; deep-sea ecosystem dynamics; and engineering and computational research. The Data Management and Archive System (DMAS) provides controls for the observatory network and transparent access to other data providers using interoperability techniques within a Web 2.0 environment. Users can perform data visualization and analysis on-line with either default or custom processing code, as well as simultaneously interacting with each other. Oceans 2.0 is adding tools to perform software-aided feature detection and classification of sounds in acoustic data streams. New knowledge and scientific interpretations are addressing important science applications of the observatory: ocean/climate change, ocean acidification, recognizing and mitigating natural hazards, non-renewable and renewable natural resources. Challenges are considerable: technical innovations, enlarging the user base, management, funding, maximizing educational/outreach activities. Socio-economic benefits are substantial: not only the transformation of ocean sciences but with many applications in sectors such as sovereignty, security, transportation, data services, and public policy. Opportunities for commercialization of technologies and data services/products are being facilitated by the Centre of Enterprise and Engagement (www.onccee.ca) within Ocean Networks Canada (www.networkscanada.ca) that manages the NC and VENUS observatories (www.neptunecanada.ca; www.uvic.venus.ca). Cabled ocean observatories are transforming the ocean sciences and will result in a progressive wiring of the oceans. They are designed to be expandable in footprint, nodes and instruments, and the range of scientific questions, and to provide facilities for testing technology prototypes. They will provide a wealth of new research opportunities and socio-economic benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».