Foresight Workshop on Advances in Ocean Biological Observations: a sustained system for deep-ocean meroplankton
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in technology have enabled an unprecedented development of underwater research, extending from near shore to the deepest regions of the globe. However, monitoring of biodiversity is not fully implemented in political agendas and biological observations in the deep ocean have been even more limited in space and time. The Foresight Workshop on Advances in Ocean Biological Observations: a sustained system for deep-ocean meroplankton was convened to to foster advances in the knowledge on deep-ocean invertebrate larval distributions and improve our understanding of fundamental deep-ocean ecological processes such as connectivity and resilience of benthic communities to natural and human-induced disturbance. This Meroplankton Observations Workshop had two specific goals: 1) review the state-of-the-art instrumentation available for meroplankton observations; 2) develop a strategy to implement technological innovations for in-situ meroplankton observation. Presentations and discussions are summarised in this report covering: i) key challenges and priorities for advancing the knowledge of deep-sea larval diversity and distribution: ii) recent developments in technology and future needs for plankton observation, iii) data integration and oceanographic modelling; iv) synergies and added value of a sustained observation system for meroplankton; v) steps for developing a sustained observation system for deep-ocean meroplankton and plans to maximise collaborative opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».