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Enregistrement W3093427000 · doi:10.3389/fmars.2020.577408

Preparing the New Phase of Argo: Scientific Achievements of the NAOS Project

2020· article· en· W3093427000 sur OpenAlexaff
Pierre‐Yves Le Traon, Fabrizio D’Ortenzio, Marcel Babin, Édouard Leymarie, Claudie Marec, Sylvie Pouliquen, Virginie Thierry, C. Cabanes, Hervé Claustre, Damien Desbruyères, Léo Lacour, José Lagunas, Guillaume Maze, Herlé Mercier, Christophe Penkerc’h, Noé Poffa, Antoine Poteau, Louis Marie Prieur, Virginie Racapé, Achim Randelhoff, Eric Rehm, Catherine Schmechtig, Vincent Taillandier, Thibaut Wagener, Xiaogang Xing

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueSorbonne UniversitéCentre National d’Etudes SpatialesStrongInstitut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer
Mots-clésArgoOceanographyBiogeochemical cycleArcticOcean observationsBiogeochemistryEnvironmental scienceClimatologyMediterranean seaTemperature salinity diagramsMediterranean climateGeologySalinityGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Argo, the international array of profiling floats, is a major component of the global ocean and climate observing system. In 2010, the NAOS (Novel Argo Observing System) project was selected as part of the French “Investissements d’Avenir” Equipex program. The objectives of NAOS were to consolidate the French contribution to Argo’s core mission (global temperature and salinity measurements down to 2000 m), and also to develop the future generation of French Argo profiling floats and prepare the next phase of the Argo program with an extension to the deep ocean (Deep Argo), biogeochemistry (BGC-Argo) and polar seas. This paper summarizes how NAOS has met its objectives. The project significantly boosted France’s contribution to Argo’s core mission by deploying more than 100 NAOS standard Argo profiling floats. In addition, NAOS deployed new-generation floats as part of three scientific experiments: biogeochemical floats in the Mediterranean Sea, biogeochemical floats in the Arctic Ocean, and deep floats with oxygen sensors in the North Atlantic. The experiment in the Mediterranean Sea, launched in 2012, implemented and maintained a network of BGC-Argo floats at basin scale for the first time. The 32 BGC-Argo floats deployed and about 4000 BGC profiles collected have vastly improved characterization of the biogeochemical and ecosystem dynamics of the Mediterranean. Meanwhile, experiments in the Arctic and in the North Atlantic, starting in 2015 and deploying 20 Arctic BGC floats and 23 deep floats, have provided unique observations on biogeochemical cycles in the Arctic and deep-water masses, as well as ocean circulation variability in the North Atlantic. NAOS has therefore paved the way to the new operational phase of the Argo program in France that includes BGC and Deep Argo extensions. The objectives and characteristics of this new phase of Argo-France are discussed in the conclusion.

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 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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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