Comment on essd-2020-402
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Internally consistent, quality-controlled (QC) data products play an important role in promoting regional-to-global research efforts to understand societal vulnerabilities to ocean acidification (OA).<span id="page2778"/> However, there are currently no such data products for the coastal ocean, where most of the OA-susceptible commercial and recreational fisheries and aquaculture industries are located. In this collaborative effort, we compiled, quality-controlled, and synthesized 2 decades of discrete measurements of inorganic carbon system parameters, oxygen, and nutrient chemistry data from the North American continental shelves to generate a data product called the Coastal Ocean Data Analysis Product in North America (CODAP-NA). There are few deep-water (<span class="inline-formula">></span>â1500âm) sampling locations in the current data product. As a result, crossover analyses, which rely on comparisons between measurements on different cruises in the stable deep ocean, could not form the basis for cruise-to-cruise adjustments. For this reason, care was taken in the selection of data sets to include in this initial release of CODAP-NA, and only data sets from laboratories with known quality assurance practices were included. New consistency checks and outlier detections were used to QC the data. Future releases of this CODAP-NA product will use this core data product as the basis for cruise-to-cruise comparisons. We worked closely with the investigators who collected and measured these data during the QC process. This version (v2021) of the CODAP-NA is comprised of 3391 oceanographic profiles from 61 research cruises covering all continental shelves of North America, from Alaska to Mexico in the west and from Canada to the Caribbean in the east. Data for 14 variables (temperature; salinity; dissolved oxygen content; dissolved inorganic carbon content; total alkalinity; pH on total scale; carbonate ion content; fugacity of carbon dioxide; and substance contents of silicate, phosphate, nitrate, nitrite, nitrate plus nitrite, and ammonium) have been subjected to extensive QC. CODAP-NA is available as a merged data product (Excel, CSV, MATLAB, and NetCDF; <a href="https://doi.org/10.25921/531n-c230">https://doi.org/10.25921/531n-c230</a>, <span class="uri">https://www.ncei.noaa.gov/data/oceans/ncei/ocads/metadata/0219960.html</span>, last access: 15 May 2021) (Jiang et al., 2021a). The original cruise data have also been updated with data providers' consent and summarized in a table with links to NOAA's National Centers for Environmental Information (NCEI) archives (<span class="uri">https://www.ncei.noaa.gov/access/ocean-acidification-data-stewardship-oads/synthesis/NAcruises.html</span>).
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,064 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».