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Enregistrement W2900917467 · doi:10.5194/essd-11-441-2019

A comprehensive global oceanic dataset of helium isotope and tritium measurements

2019· article· en· W2900917467 sur OpenAlexfundno aff
William J. Jenkins, Scott C. Doney, Michaela Fendrock, Rana A. Fine, Toshitaka Gamo, Philippe Jean‐Baptiste, Robert M. Key, Birgit Klein, J. E. Lupton, R. Newton, Monika Rhein, Wolfgang Roether, Yuji Sano, Reiner Schlitzer, Peter Schlösser, Jim Swift

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchUniversity of California, San DiegoNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSorbonne UniversitéNational Science FoundationUniversity of WashingtonUniversität BremenMcMaster UniversityWoods Hole Oceanographic InstitutionUniversité du Québec à RimouskiLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésTritiumEnvironmental scienceHeliumMetadataGeologyDatabaseComputer scienceChemistryPhysicsNuclear physicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Tritium and helium isotope data provide key information on ocean circulation, ventilation, and mixing, as well as the rates of biogeochemical processes and deep-ocean hydrothermal processes. We present here global oceanic datasets of tritium and helium isotope measurements made by numerous researchers and laboratories over a period exceeding 60 years. The dataset's DOI is https://doi.org/10.25921/c1sn-9631, and the data are available at https://www.nodc.noaa.gov/ocads/data/0176626.xml (last access: 15 March 2019) or alternately http://odv.awi.de/data/ocean/jenkins-tritium-helium-data-compilation/ (last access: 13 March 2019) and includes approximately 60 000 valid tritium measurements, 63 000 valid helium isotope determinations, 57 000 dissolved helium concentrations, and 34 000 dissolved neon concentrations. Some quality control has been applied in that questionable data have been flagged and clearly compromised data excluded entirely. Appropriate metadata have been included, including geographic location, date, and sample depth. When available, we include water temperature, salinity, and dissolved oxygen. Data quality flags and data originator information (including methodology) are also included. This paper provides an introduction to the dataset along with some discussion of its broader qualities and graphics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,009

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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