MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217192713 · doi:10.47363/jeesr/2020(2)134

Nutrient Dynamics Buoy (Ndb) Sensor Data and Calibration Report

2020· article· en· W3217192713 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueJournal of Earth and Environmental Sciences Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuoyCalibrationRemote sensingEnvironmental scienceNitrateNutrientWireless sensor networkPhosphateSurface waterComputer scienceEngineeringGeologyChemistryPhysicsMarine engineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Nutrient Dynamics Buoy (NDB) is currently based on a multi-parameter sonde with 7 sensors and includes an integrated Nitrate Sensor and a Phosphate sensor. It also includes a reference PAR1 sensor mounted at the water surface as well as a submersible PAR1 sensor that is immersed at 2m below the water surface together with the mult-parameter sonde, Nitrate sensor and Phosphate sensor.The multi-parameter sonde monitors the temperature, depth, conductivity, pH, turbidity, chlorophyll and dissolved oxygen. It also has an anti-fouling wiper mechanism that removes any debris that may accumulate on the sensors during extended deployment.The immersed PAR1 sensor also has an anti-fouling wiper mechanism, while the reference PAR1 sensor at the surface has a cover that is opened just before the PAR1 measurements are made and then closed after the measurements have been taken.The readings for these sensors were recorded by a logger mounted in the NDB at the LV1 mooring at station 750 in Lake Ontario. This test report summarizes these results for the deployment during September of 2010.The calibration results for the sensors are included in the appendices.1PAR = Photosynthetically Available Radiation measured between 400nm and 700nm with a constant quanta response.

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)0,002
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Earth and Environmental Sciences ResearchMême sujetWater Quality Monitoring TechnologiesTravaux en français237 207