Supplementary material to "An updated version of the global interior ocean biogeochemical data product, GLODAPv2.2021"
Notice bibliographique
Résumé
The Global Ocean Data Analysis Project (GLODAP) is a synthesis effort providing regular compilations of surface-to-bottom ocean biogeochemical data, with an emphasis on seawater inorganic carbon chemistry and related 85 variables determined through chemical analysis of seawater samples.GLODAPv2.2021 is an update of the previous version, GLODAPv2.2020.The major changes are: data from 43 new cruises were added, data coverage extended until 2020, removal of all data with missing temperatures, and the inclusion of a digital object identifier (doi) for each cruise in the product files.In addition, a number of minor corrections to GLODAPv2.2020data were performed.GLODAPv2.2021includes measurements from more than 1.3 million water samples from the global oceans collected on 90 989 cruises.GLODAPv2.2020 is an update of the previous version, GLODAPv2.2019.The major changes are: data from 106 new cruises added, extension of time coverage to 2019, and the inclusion of available (also for historical cruises) discrete fugacity of CO2 (fCO2) values in the merged product files.GLODAPv2.2020now includes measurements from more than 1.2 million water samples from the global oceans collected on 946 cruises.The data for the 12 GLODAP core variables (salinity, oxygen, nitrate, silicate, phosphate, dissolved inorganic carbon, total alkalinity, pH, CFC-11, CFC-12, 95 CFC-113, and CCl4) have undergone extensive quality control with a focus on systematic evaluation of bias.The data are available in two formats: (i) as submitted by the data originator but updated to WOCE exchange format and (ii) as a merged data product with adjustments applied to minimize bias. .For this annual update, adjustments for the 43 new cruises were derived by comparing those data with the data from the 946 quality-controlled cruises in the GLODAPv2.2020These adjustments were derived by comparing the data from the 106 new cruises with the data from 100 the 840 quality-controlled cruises of the GLODAPv2.2019data product using crossover analysis.Comparisons to empirical algorithm estimates provided additional context for adjustment decisions, this is new to this version.The adjustments are intended to remove potential biases from errors related to measurement, calibration, and data handling practices without removing known or likely time trends or variations in the variables evaluated.The compiled and adjusted data product is believed to be consistent to better than 0.005 in salinity, 1 % in oxygen, 2 % in nitrate, 2 % in 105 silicate, 2 % in phosphate, 4 mol kg -1 in dissolved inorganic carbon, 4 mol kg -1 in total alkalinity, 0.01-0.02 in pH (depending on region), and 5 % in the halogenated transient tracers.The other variables included in the compilation, such as isotopic tracers and discrete fCO2, were not subjected to bias comparison or adjustments.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,645 | 0,332 |
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 ».