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Enregistrement W2941857669 · doi:10.3389/fmars.2019.00196

Globally Consistent Quantitative Observations of Planktonic Ecosystems

2019· article· en· W2941857669 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensVancouver Island UniversityCanadian Pacific Railway (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Oceanic and Atmospheric AdministrationInstitut Universitaire de FranceSight Research UKCooperative Institute for the North Atlantic RegionSimons FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPlanktonComputer scienceMarine ecosystemEnvironmental scienceTemporal scalesEcosystemVariety (cybernetics)Environmental resource managementData scienceRemote sensingEcologyBiologyGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we review the technologies available to make globally quantitative observations of particles in general-and plankton in particular-in the world oceans, and for sizes varying from sub-microns to centimeters. Some of these technologies have been available for years while others have only recently emerged. Use of these technologies is critical to improve understanding of the processes that control abundances, distributions and composition of plankton, provide data necessary to constrain and improve ecosystem and biogeochemical models, and forecast changes in marine ecosystems in light of climate change. In this paper we begin by providing the motivation for plankton observations, quantification and diversity qualification on a global scale. We then expand on the state-of-the-art, detailing a variety of relevant and (mostly) mature technologies and measurements, including bulk measurements of plankton, pigment composition, uses of genomic, optical and acoustical methods as well Lombard et al.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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