MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2781731477

Collaborative approaches to multi-disciplinary monitoring of the Chukchi shelf marine ecosystem: Networks of networks for maintaining long-term Arctic observations

2017· article· en· W2781731477 sur OpenAlexaff
Seth L. Danielson, Katrin Iken, Claudine Hauri, Russell R. Hopcroft, Andrew M. P. McDonnell, Peter Winsor, Catherine Lalande, Jacqueline M. Grebmeier, Lee W. Cooper, John K. Horne, Kathleen M. Stafford

Notice bibliographique

RevueOCEANS 2017 – Anchorage · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyArcticMarine ecosystemEnvironmental scienceContext (archaeology)Ocean observationsMarine habitatsShoalBenthic zoneSea iceEcosystemHabitatFisheryGeographyEcologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2015, the Hanna Shoal region of the Chukchi Sea shallower than the 40 m isobath was withdrawn from outer continental shelf oil and gas exploration, a move the White House noted was designed to protect areas of “critical importance … for marine mammals, other wildlife, and wildlife habitat”. Arctic regions are projected to strongly manifest impacts of an altered climate and subsurface moored continuous observations are essential for understanding time-dependent marine processes that are likely to change in unanticipated ways. However, autonomous observations in this cold, ice-covered, and corrosive environment are difficult operations. Since 2014, the moored Chukchi Ecosystem Observatory (CEO) has been located in 45 m of water on the southern flank of Hanna Shoal just a few kilometers south of the marine protected area boundary. Concurrent measurements include physical, nutrient and carbonate chemistry, particulate, phytoplankton, zooplankton, fisheries, and marine mammal data sets. These measurements provide a unique multi-disciplinary view into the mechanistic workings of the Chukchi shelf ecosystem. Ship-based programs including the Arctic Marine Biodiversity Observation Network (AMBON) and the Distributed Biological Observatory (DBO) place the CEO within a broader spatial context of observations and provide vessel support for mooring recoveries and deployments, as well as visual marine mammal and marine bird surveys and both water column and benthic biological measurements. In turn, the CEO helps anchor the AMBON and DBO data in time with long duration and high temporal resolution sampling. The technology and the collaborative approach associated with AMBON, the CEO, and the DBO are leading to sustained observations that are expanding our ability to understand seasonality of physical, biochemical, and biological processes on Arctic shelves. These sustained observations are examining processes that contribute to short (seconds) and long (years) time scale variations, and the reasons that Hanna Shoal is of particular importance to walrus and other wildlife. Together, these programs' observations reveal consequences of wind and wave activity on ocean currents and water column hydrography, the annual cycle of nutrient draw-down and replenishment, the timing and composition of particulate matter settling, the status of lower trophic level biological communities, marine mammal activity, the distribution of ice keels, and the timing and location of fish and macrozooplankton in the water column. Such measurements are helping guide a better understanding of the ecological functioning of the biologically-rich Hanna Shoal region.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOCEANS 2017 – AnchorageMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207