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Enregistrement W2799943588 · doi:10.14430/arctic4606

The Distributed Biological Observatory: Linking Physics to Biology in the Pacific Arctic Region + Supplementary File (See Article Tools)

2018· article· en· W2799943588 sur OpenAlexvenueno aff
Sue E. Moore, Jacqueline M. Grebmeier

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticOceanographyEnvironmental scienceBiodiversityEnvironmental resource managementSea iceGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to dramatic seasonal sea ice loss and other physical changes influencing biological communities, a Distributed Biological Observatory (DBO) was proposed in 2009 as a “change detection array” to measure biological responses to physical variability along a latitudinal gradient extending from the northern Bering Sea to the Beaufort Sea in the Pacific Arctic sector. In 2010, the Pacific Arctic Group (PAG) initiated a pilot program, focused on developing standardized sampling protocols in five regions of high productivity, biodiversity, and rates of change. In 2012, an academic team received funding to sample all five DBO regions, with collateral support from the Interagency Arctic Research Policy Committee (IARPC) DBO Collaboration Team. The IARPC team met monthly from 2012 to 2016 and advanced the DBO from a pilot phase to an implementation phase, including 1) the addition of three new sampling regions in the Beaufort Sea, 2) the goal of linking the observatory to existing community-based observation programs, and 3) the development of a plan for a periodic Pacific Arctic Regional Marine Assessment (PARMA) beginning in 2018. The long-term future of the DBO will depend on active involvement of international and national partners focused on the common goal of improved pan-Arctic assessments of regional marine ecosystems in an era of rapid change.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4910,128

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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