The Marble climate informatics platform: data discovery and data access
Notice bibliographique
Résumé
Advances in remote sensing and computing infrastructure, and demands of modern climate research are driving the production of new climate datasets at a breathtaking pace. It is increasingly felt by researchers, that the growing volume of climate datasets is challenging to store, analyze or generally "shepherd" through their analysis pipelines. Quite often, the ability to do this is limited to those with access to government or institutional facilities in wealthier nations, raising important questions around equitable access to climate data.The Data Analytics for Canadian Climate Services (DACCS) project has built a cloud based network of federated nodes, called Marble, that allows anyone seeking to extract insights from the large volumes of climate data to undertake their study without concerning themselves with the logistics of acquiring, cleaning and storing data. The aspiration for building this network is to provide a low-barrier entry not only to those working in core climate change research, but also to those involved in climate mitigation, resilience and adaptation work and to policy makers, non-profits, educators and students. Marble is one of the platforms selected to contribute to the 'Open Science Platform' component of the OGC’s OSPD initiative.The user-facing aspect of the platform is comprised of two components: (i) the Jupyter compute environment and (ii) the data server and catalogue. Here, we focus on the latter and present details of the infrastructure, developed on top of proven open-source software and standards (e.g. STAC), that allows for discovery and access of climate datasets stored anywhere on the network by anyone on the network. We will also discuss the publication capability of the platform that allows a user to host their own data on the network and make it quickly available to others.
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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,034 |
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 ».