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Enregistrement W4393864713 · doi:10.3389/fmars.2024.1358591

A model for community-driven development of best practices: the Ocean Observatories Initiative Biogeochemical Sensor Data Best Practices and User Guide

2024· article· en· W4393864713 sur OpenAlexaff
Hilary I. Palevsky, Sophie Clayton, Heather Benway, Mairead Maheigan, Dariia Atamanchuk, Roman Battisti, Jennifer Batryn, Annie Bourbonnais, Ellen M. Briggs, Filipa Carvalho, Alison Chase, Rachel Eveleth, Rob Fatland, Kristen E. Fogaren, Jonathan P. Fram, Susan E. Hartman, Isabela Le Bras, Cara C. Manning, Joseph A. Needoba, Merrie Beth Neely, Hilde Oliver, Andrew C. Reed, Jennie E. Rheuban, Christina Schallenberg, Ian Walsh, Christopher Wingard, Kohen W. Bauer, Baoshan Chen, José Luis Cuevas, Susana Flecha, Micah Horwith, Melissa Meléndez, T Menz, Sara Rivero‐Calle, Nicholas Roden, Tobias Steinhoff, Pablo Trucco-Pignata, Michael F. Vardaro, Meg Yoder

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEnvironmental Monitoring and Data Management
Établissements canadiensOcean Networks Canada SocietyUniversity of VictoriaDalhousie University
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésBest practiceBiogeochemical cycleOceanographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceData scienceComputer scienceGeologyEcologyPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of oceanography is transitioning from data-poor to data-rich, thanks in part to increased deployment of in-situ platforms and sensors, such as those that instrument the US-funded Ocean Observatories Initiative (OOI). However, generating science-ready data products from these sensors, particularly those making biogeochemical measurements, often requires extensive end-user calibration and validation procedures, which can present a significant barrier. Openly available community-developed and -vetted Best Practices contribute to overcoming such barriers, but collaboratively developing user-friendly Best Practices can be challenging. Here we describe the process undertaken by the NSF-funded OOI Biogeochemical Sensor Data Working Group to develop Best Practices for creating science-ready biogeochemical data products from OOI data, culminating in the publication of the GOOS-endorsed OOI Biogeochemical Sensor Data Best Practices and User Guide. For Best Practices related to ocean observatories, engaging observatory staff is crucial, but having a “user-defined” process ensures the final product addresses user needs. Our process prioritized bringing together a diverse team and creating an inclusive environment where all participants could effectively contribute. Incorporating the perspectives of a wide range of experts and prospective end users through an iterative review process that included “Beta Testers’’ enabled us to produce a final product that combines technical information with a user-friendly structure that illustrates data analysis pipelines via flowcharts and worked examples accompanied by pseudo-code. Our process and its impact on improving the accessibility and utility of the end product provides a roadmap for other groups undertaking similar community-driven activities to develop and disseminate new Ocean Best Practices.

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)0,186
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1860,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0100,021
Communication savante0,0310,025
Science ouverte0,0150,026
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,015

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,164 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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