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Enregistrement W2962049484 · doi:10.1080/1755876x.2019.1634959

An introduction to the ‘Oceans and Society: Blue Planet’ initiative

2019· article· en· W2962049484 sur OpenAlexaff
Emily Smail, Paul M. DiGiacomo, Sophie Seeyave, Samy Djavidnia, Louis Celliers, Pierre‐Yves Le Traon, Jeremy Gault, Elva Escobar‐Briones, Hans‐Peter Plag, Christine Péquignet, Lenore Bajona, Li Zhang, Jay Pearlman, Andy Steven, Jonathan Hodge, Marie‐Fanny Racault, Curt D. Storlazzi, William Skirving, Ron Hoeke, John J. Marra, Ap van Dongeren, Frank Müller‐Karger, Douglas Cripe, Daniel Takaki

Notice bibliographique

RevueJournal of Operational Oceanography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensOcean Tracking NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésExploitVariety (cybernetics)PlanetEarth observationEnvironmental resource managementSustainable developmentBusinessEnvironmental planningEnvironmental sciencePolitical scienceComputer scienceEngineeringSatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We live on a blue planet, and Earth’s waters benefit many sectors of society. The future of our blue planet is increasingly reliant on the services delivered by marine, coastal and inland waters and on the advancement of effective, evidence-based decisions on sustainable development. ‘Oceans and Society: Blue Planet’ is an initiative of the Group on Earth Observations (GEO) that aims to ensure the sustained development and use of ocean and coastal observations for the benefit of society. The initiative works to advance and exploit synergies among the many observational programmes devoted to ocean and coastal waters; to improve engagement with a variety of stakeholders for enhancing the timeliness, quality and range of information delivered; and to raise awareness of the societal benefits of ocean observations at the public and policy levels. This paper summarises the role of the initiative, current activities and considerations for future directions.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,031

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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