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Enregistrement W4297780072 · doi:10.5281/zenodo.7071347

Deliverable 3.14 First implementation and data: Ocean and sea ice

2019· report· en· W4297780072 sur OpenAlexaff
Agnieszka Beszczyńska-Möller, Waldemar Walczowski, Bin Cheng, Roberta Pirazzini, Andrew L. King, Kai Sørensen, Marie‐Noëlle Houssais, Christophe Herbaut, Pierre Testor, Marcel Babin, Claudie Marec, Marie‐Hélène Forget

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésDeliverableSea iceClimatologyOceanographyEnvironmental scienceGeologyEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document First implementation and operational use of the observing systems. Data delivery and report on results of the ocean and sea ice system, describes autonomous components of the Arctic observing system for ocean and sea ice measurements that were implemented during the first field season under INTAROS. Instruments and platforms described in D3.4 drift freely on the sea ice or in the water column (ice tethered platforms, ice buoys and floats), move along preprogrammed tracks (gliders) or measure autonomously at fixed locations (deep ocean moorings). An autonomous sensor package (FerryBox) and drone-based sensors are used to collect observations from the ships of opportunity. This document is intended to: −Review current status of autonomous mobile and fixed observing platforms and sensors used for collecting ocean and sea ice observations in the Arctic during the first INTAROS field season −Describe an ice tethered IAOOS-Equipex platform used for combined physical, atmospheric and sea ice measurements in the central Arctic Ocean and provided data −Describe new deep ocean BGC mooring deployed for the second INTAROS field season in the deep Nansen Basin −Describe SIMBA (Snow and Ice Mass Balance Array) platforms for sea ice measurements, deployed with INTAROS contribution and data provided by them −Describe deployment of new biogeochemical sensors for the FerryBox (pH/carbonate sensor, spectral absorption sensor and microplastic sampler) developed under INTAROS and provided data sets −Describe results from new endurance glider lines established under INTAROS in Fram Strait and north of Svalbard −Describe INTAROS contribution to an array of BGC Argo floats in the Baffin Bay observatory and data provided by the floats

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2910,376

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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