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Enregistrement W4399437290 · doi:10.1038/s41597-024-03396-9

Three-dimensional reconstruction of high latitude bamboo coral via X-ray microfocus Computed Tomography

2024· article· en· W4399437290 sur OpenAlexafffundabout
Thomas J. Williams, Philip J. Basford, Orestis L. Katsamenis, Martin Solan, Gavin L. Foster, Christopher D. Standish, Jasmin A. Godbold, Philippe Archambault

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversité LavalArcticNet
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaMemorial University of NewfoundlandResearch Councils UKUniversité Laval
Mots-clésBambooCoralComputed tomographyTomographyLatitudeGeologyRadiologyBiologyGeodesyMedicineOceanographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The skeletons of long-lived bamboo coral (Family Keratoisididae) are promising archives for deep-water palaeoceanographic reconstructions as they can record environmental variation at sub-decadal resolution in locations where in-situ measurements lack temporal coverage. Yet, detailed three dimensional (3D) characterisations of bamboo coral skeletal architecture are not routinely available and non-destructive investigations into microscale variations in calcification are rare. Here, we provide high-resolution micro-focus computed tomography (µCT) data of skeletal density for two species of bamboo coral (Acanella arbuscula: 5 specimens, voxel size, 15 µm (central branch scans) and 50 µm (complete structure scan); Keratoisis sp.: 4 specimens, voxel size, 15 µm) collected from the Labrador Sea and Baffin Bay deep-water basins, Eastern Canadian Arctic. These data provide reference models useful for developing methods to assess structural integrity and other fine-scale complexities in many biological, geological, and industrial systems. This will be of wider value to those investigating structural composition, arrangement and/or composition of complex architecture within the fields and subdisciplines of biology, ecology, medicine, environmental geology, and structural engineering.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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