D7.3 Vessels' capabilities and limitations to adopt the ARICE system
Notice bibliographique
Résumé
Data from the ice-covered areas of the Arctic Ocean is very scarce. To improve this situation, the ARICE project will contribute to obtaining a better picture of the ARCTIC by funding scientific cruises in the area, on board of six European and international research icebreakers. As pointed out in D7.1 “Data management plan”, ARICE will distribute datasets in model ready format and web-services interoperable to Earth Sciences platforms. It will contribute to advanced data and computing services by producing highly structured datasets compatible to the current climate and earth system modelling programmes. In order to be able to reuse data, standardization is important. This implies both standardization of the encoding/documentation, as well as the interfaces to the data. As has been summarized in the D7.2 “Report on user and stakeholder feedback on the current status of their data management and potential gaps.”, the research icebreakers involved in the ARICE project act as data creators, performing observations and sending raw data to the national data centres [...]. Primary investigators involved in ARICE surveys may also send their data and metadata to the corresponding national data centres. [...] In addition, national data centres will provide interfaces for data discovery and access, performing initial quality control, making sure that metadata are into compliance with the ISO 19115 metadata standard, transform data into interoperable formats, apply DOI and publish the complete datasets online. Such data flow has been proven by years and is considered as a robust way of transferring data from research vessels to the data storage and final users. The deliverable “D7.3 – Vessels’ capabilities and limitations to adopt the ARICE system” is the third deliverable to fulfil in the “Enhancing virtual and remote access to data” Work Package (WP7). The objective of this deliverable is to provide an analysis of the on-board infrastructure needed to implement the recommendations pointed in the D7.2 and then highlight the necessary capacities to undertake the aforementioned recommendations as well as an estimate of the limitations that may compromise them.
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 | 0,035 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,015 |
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 ».