The Extending Ocean Drilling Pursuits (eODP) Project: Synthesizing Scientific Ocean Drilling Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For over 50 years, cores recovered from ocean basins have generated fossil, lithologic, and chemical archives that have revolutionized fields within the earth sciences. Although scientific ocean drilling (SOD) data are openly available following each expedition, the formats for these data are heterogeneous. Furthermore, lithological, chronological, and paleobiological data are typically separated into different repositories, limiting researchers' abilities to discover and analyze integrated SOD data sets. Emphasis within Earth Sciences on Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) Data Principles and the establishment of community‐led databases provide a pathway to unite SOD data and further harness the scientific potential of the investments made in offshore drilling. Here, we describe a workflow for compiling, cleaning, and standardizing key SOD records, and importing them into the Paleobiology Database and Macrostrat, systems with versatile, open data distribution mechanisms. These efforts are being carried out by the extending Ocean Drilling Pursuits (eODP) project. eODP has processed all of the lithological, chronological, and paleobiological data from one SOD repository, along with numerous other data sets that were never deposited in a database; these were manually transcribed from original reports. This compiled data set contains over 79,899 lithological units from 1,125 drilling holes from 422 sites. Over 26,000 fossil‐bearing samples, with 5,378 taxonomic entries from 13 biological groups, are placed within this lithologic spatiotemporal framework. All information is available via GitHub and Macrostrat's application programming interface, which renders data retrievable by a variety of parameters, including age, site, and lithology.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».