Oceanographic dataset collected during the 2021 scientific expedition of the Canadian Coast Guard Ship <i>Amundsen</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Since 2003, the state-of-the-art Canadian Coast Guard Ship (CCGS) research icebreaker Amundsen has furrowed the Canadian Arctic waters to support novel research endeavors and collect oceanographic data. This paper presents the data acquisition, the processing methods and an overview of the data collected during the 2021 expedition as the ship traveled over 30 000 km during 122 d across the Canadian Arctic Ocean, collecting sea surface, atmospheric and seabed underway measurements. A total of 266 casts of a conductivity, temperature and depth profiler mounted on a Conductivity Temperature Depth rosette (CTD Rosette) were also conducted to monitor the main physical, chemical and biological parameters of the water column. More specifically, the data presented here were collected with the CTD Rosette across historical sampling transects in Davis Strait, the North Water Polynya (NOW) and Cape Bathurst. A 182 km dedicated survey using the Moving Vessel Profiler® (MVP), equipped with CTD, transmissometer, dissolved oxygen, fluorescence and sound velocity sensors, was conducted across Hudson Strait. We also present an overview of the data collected by the underway systems (seabed, thermosalinograph and atmospheric). Such data are essential in understanding the impacts of climate warming on the unique environments of the Canadian Arctic Ocean. Amundsen Science supports and promotes easy access and sharing of such valuable data to the scientific community.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».