Canada’s Internet-Connected Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Over fifteen years ago, Ocean Networks Canada (ONC) began with the world’s first large-scale, interactive, real-time portal into the ocean, bringing continuous, real-time data to the surface for applications in scientific research, societal benefits, and supporting Canada’s ocean industry. This marked the dawn of the Internet-connected ocean, enabling a more fulsome understanding of the ocean through ocean intelligence. These open data have improved our ability to monitor and understand our changing ocean offshore all three coasts of Canada, thanks to diversity of sensor systems to monitor earthquakes and tsunamis, deep sea biodiversity, whales, hydrothermal vents, neutrinos, ocean noise, ocean acidification, forensics experiments, and the impact of climate change, including sea ice thinning in the Arctic. This pioneering approach began in the late 1990s, when scientists began developing a new way of doing ocean science that was no longer limited by weather and ship-time. They imagined a permanent presence in the ocean of sensors to allow a continuous flow of ocean data via the Internet. This big science began to take shape early this century, when a partnership between United States and Canadian institutions was established. ONC evolved out of this international collaboration with seed funding from the Canada Foundation for Innovation, while in the United States, the Ocean Observatories Initiative (OOI) was funded. ONC works closely with OOI on that span the countries’ west coast border. Recently similar observing initiatives in Europe have begun, led by EMSO, which now has a close collaboration with ONC as an Associate Member.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».