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Enregistrement W2477788333 · doi:10.1017/cbo9781107449336.003

The Coastal Ocean

2015· book-chapter· en· W2477788333 sur OpenAlexaff
Daniel R. Lynch, David A. Greenberg, Ata Bilgili, Jr McGillicuddy, James P. Manning, Alfredo L. Aretxabaleta

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyEstuaryRecreationStormStorm surgeEnvironmental scienceFisheryGeologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Man's interface with the ocean begins at the coast. Just the mention of estuaries, harbors, bays, lagoons, open coastline, and shelf seas conjures up a myriad of processes and scales with complex interactions. It is at the coast where human influences are most concentrated – waste disposal, construction, transportation, agriculture, aquaculture, recreation, mineral and biological exploitation. Equally, it is at the coast that the ocean most impacts humans, dictating patterns of everyday life and long-term viability. Oceanic motion mediates all these interactions, at several scales: surface waves, tide, storm surge, seasonal, decadal and beyond. Our scope extends from land across the continental shelf to roughly the shelf break. The ocean dynamics change abruptly near the shelf break, as do many practical concerns including resource management, pollution, and navigation. This large, semienclosed region has come to be identified as the coastal ocean . Geographically the scope is approximately that of the Exclusive Economic Zone. The transport of matter within and through the coastal ocean is of paramount importance. The understanding of water motion and its simulation in the coastal ocean is quite advanced. Many modeling methods are in use today that will give a faithful representation of currents and sea level. The resolution possible is surprisingly high and continually improving. Model output in the form of hind casts and even forecasts is growing in availability as well. These trends are likely to continue. Simultaneously the geographic coverage of models is expanding under national and international guidance. It is the current fields from these models that are our starting point. We seek to use them, not produce them. Together with their companion fields (temperature, salinity, nutrients, turbulence) they constitute a sophisticated base from which to examine many important issues. The common starting point is to examine the tracks that simple particles follow. It is the connections among time, place, and a particle's past that make this such an important matter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2800,160

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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