The U.S. Arctic Observing Viewer: A Web-Mapping Application for Enhancing Environmental Observation of the Changing Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Although much progress has been made with various Arctic Observing efforts, assessing that progress can be difficult. What data collection efforts are established or underway? Where? By whom? To help meet the strategic needs of programs such as the U.S. Study of Environmental Arctic Change (SEARCH), the Arctic Observing Network (AON), Sustaining Arctic Observing Networks (SAON) and related initiatives, an update has been released for the Arctic Observing Viewer (AOV; http://ArcticObservingViewer.org). This web mapping application and information system has begun to compile the who, what, where, and when for thousands of data collection sites (such as boreholes, ship tracks, buoys, towers, sampling stations, sensor networks, vegetation sites, stream gauges, and observatories) wherever marine, terrestrial, or atmospheric data are collected. Contributing partners for this collaborative resource include the U.S. NSF, ACADIS, ADIwg, AOOS, a2dc, AON, ARMAP, BAID, CAFF, IASOA, INTERACT, and others. While focusing on U.S. activities, the AOV welcomes information exchange with international groups for mutual benefit. Users can visualize, navigate, select, search, draw, print, and more. AOV is founded on principles of interoperability, with open metadata and web service standards, so that agencies and organizations can use AOV tools and services for their own purposes. In this way, AOV will reinforce and complement other distributed yet interoperable cyber-resources and will help science planners, funding agencies, researchers, data specialists, and others to assess status, identify overlap, fill gaps, optimize sampling design, refine network performance, clarify directions, access data, coordinate logistics, collaborate, and more in order to meet Arctic Observing goals.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».