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Enregistrement W2807096001 · doi:10.1016/j.marpolbul.2018.04.075

Sequential webcam monitoring and modeling of marine debris abundance

2018· article· en· W2807096001 sur OpenAlexfundno aff
Shin’ichiro Kako, Atsuhiko Isobe, Tomoya Kataoka, Kei Yufu, Shuto Sugizono, Charlie Plybon, Thomas A. Murphy

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of the Environment, Government of JapanU.S. Geological SurveyNorth Pacific Marine Science OrganizationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDownwellingDebrisMarine debrisOceanographyEnvironmental scienceAbundance (ecology)SatelliteGeologyUpwellingFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount of marine debris washed ashore on a beach in Newport, Oregon, USA was observed automatically and sequentially using a webcam system. To investigate potential causes of the temporal variability of marine debris abundance, its time series was compared with those of satellite-derived wind speeds and sea surface height off the Oregon coast. Shoreward flow induced by downwelling-favorable southerly winds increases marine debris washed ashore on the beach in winter. We also found that local sea-level rise caused by westerly winds, especially at spring tide, moved the high-tide line toward the land, so that marine debris littered on the beach was likely to re-drift into the ocean. Seasonal and sub-monthly fluctuations of debris abundance were well reproduced using a simple numerical model driven by satellite-derived wind data, with significant correlation at 95% confidence level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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