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Enregistrement W2317836024 · doi:10.5194/asr-13-43-2016

Flux measurements by the NRC Twin Otter atmospheric research aircraft: 1987–2011

2016· article· en· W2317836024 sur OpenAlexaffabout
R. L. Desjardins, Devon E. Worth, J. I. MacPherson, Matthew Bastian, Ramesh Srinivasan

Notice bibliographique

RevueAdvances in science and research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGreenhouse gasAtmosphere (unit)MethaneRange (aeronautics)Work (physics)EcosystemMeteorologyAtmospheric sciencesEcologyGeographyAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 30 years, the Canadian Twin Otter research group has operated an aircraft platform for the study of atmospheric greenhouse gas fluxes (carbon dioxide, ozone, nitrous oxide and methane) and energy exchange (latent and sensible heat) over a wide range of terrestrial ecosystems in North America. Some of the acquired data from these projects have now been archived at the Flight Research Laboratory and Agriculture and Agri-Food Canada. The dataset, which contains the measurements obtained in eight projects from 1987 to 2011 are now publicly available. All these projects were carried out in order to improve our understanding of the biophysical controls acting on land-surface atmosphere fluxes. Some of the projects also attempted to quantify the impacts of agroecosystems on the environment. To provide information on the data available, we briefly describe each project and some of the key findings by referring to previously published relevant work. As new flux analysis techniques are being developed, we are confident that much additional information can be extracted from this unique data set.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,760

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
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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