Foresight Workshop on Advances in Ocean Biological Observations: a sustained system for deep-ocean meroplankton
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.
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle