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Enregistrement W2534626328 · doi:10.1017/s0954102016000481

Delivering 21st century Antarctic and Southern Ocean science

2016· article· en· W2534626328 sur OpenAlexfundno aff
M.C. Kennicutt, Y.D. Kim, Michelle Rogan-Finnemore, S. Anandakrishnan, Steven L. Chown, Steve Colwell, Don A. Cowan, Carlota Escutia, Yves Frénot, Jonathan R. Hall, Daniela Liggett, Adrian McDonald, Uwe Nixdorf, Martín J. Siegert, J. W. V. Storey, Anna Wåhlin, A. T. Weatherwax, G. S. Wilson, T. J. Wilson, R. Wooding, S. F. Ackley, Nicole Biebow, D. D. Blankenship, Simen Bø, Jenny Baeseman, César A. Cárdenas, John J. Cassano, Juan José Dañobeitia, Jane E. Francis, J. Guldahl, G. Hashida, L. Jiménez Corbalán, А. V. Klepikov, J. Lee, Marcelo Leppe, Fong Li-jun, Jerónimo López-Martı́nez, M. Memolli, Yoichi Motoyoshi, R. Mousalle Bueno, Javier Negrete, Miguel Ángel Ojeda Cárdenes, M. Proaño Silva, S. Ramos-Garcia, Hernán Sala, Hyunjung Shin, X. Shijie, Kazuyuki Shiraishi, T. Stockings, Suzanne E. Trotter, David G. Vaughan, Jorge Menezes, V. Vlasich, Q. Weijia, Jan‐Gunnar Winther, Heinrich Miller, Stephen R. Rintoul, Huigen Yang

Notice bibliographique

RevueAntarctic Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Antarctic SurveyAustralian Antarctic DivisionNatural Environment Research CouncilPolar Research Institute of ChinaInstitut Polaire Français Paul Emile VictorInstitut chilien de l'AntarctiqueKorea Polar Research InstituteSight Research UKNational Institute of Polar ResearchAlberta Agricultural Research InstituteAntarctica New ZealandTinker FoundationNorsk PolarinstituttScientific Committee on Antarctic ResearchNational Science Foundation
Mots-clésInteroperabilityScope (computer science)Computer scienceProcess (computing)Environmental resource managementEnvironmental scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Antarctic Roadmap Challenges (ARC) project identified critical requirements to deliver high priority Antarctic research in the 21st century. The ARC project addressed the challenges of enabling technologies, facilitating access, providing logistics and infrastructure, and capitalizing on international co-operation. Technological requirements include: i) innovative automated in situ observing systems, sensors and interoperable platforms (including power demands), ii) realistic and holistic numerical models, iii) enhanced remote sensing and sensors, iv) expanded sample collection and retrieval technologies, and v) greater cyber-infrastructure to process ‘big data’ collection, transmission and analyses while promoting data accessibility. These technologies must be widely available, performance and reliability must be improved and technologies used elsewhere must be applied to the Antarctic. Considerable Antarctic research is field-based, making access to vital geographical targets essential. Future research will require continent- and ocean-wide environmentally responsible access to coastal and interior Antarctica and the Southern Ocean. Year-round access is indispensable. The cost of future Antarctic science is great but there are opportunities for all to participate commensurate with national resources, expertise and interests. The scope of future Antarctic research will necessitate enhanced and inventive interdisciplinary and international collaborations. The full promise of Antarctic science will only be realized if nations act together.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,016
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,010

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · 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
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

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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