MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403796035 · doi:10.1594/pangaea.955032

Global coastal groundwater and subterranean estuary nutrients

2023· article· en· W4403796035 sur OpenAlexaff
Stephanie J. Wilson, Amy Moody, Tristan McKenzie, M. Bayani Cardenas, Elco Luijendijk, Audrey H. Sawyer, Alicia M. Wilson, Holly A. Michael, Bochao Xu, Karen L. Knee, Hyung‐Mi Cho, Yishai Weinstein, Adina Paytan, Nils Moosdorf, Chen‐Tung Arthur Chen, Mélanie Beck, Cody V. Lopez, Dorina Murgulet, Guebuem Kim, Matt Charette, Hannelore Waska, J. Severino P. Ibánhez, Gwénaëlle Chaillou, Till Oehler, Shin‐ichi Onodera, Mitsuyo Saito, Valentí Rodellas, Natasha Dimova, Daniel Montiel, Henrietta Dulai, Jinzhou Du, Eric Petermann, Xiaogang Chen, Kay L. Davis, Sébastien Lamontagne, Ryo Sugimoto, Guizhi Wang, Américo Iadran Torres, Cansu Demir, Emily Bristol, Craig T. Connolly, Brenno Januario da Silva, Douglas R. Tait, Bsk Kumar, R. Viswanadham, V. S. Sarma, Emmanoel Vieira Silva-Filho, Alan M. Shiller, Alanna L Lecher, Henry Bokuniewicz, Carlos Rocha, Anja Reckhardt, Michael E. Böttcher, Shan Jiang, Thomas Stieglitz, Céline Charbonnier, Pierre Anschutz, Laura Hernández‐Terrones, S. Suresh Babu, Beata Szymczycha, Mahmood Sadat‐Noori, Luís Felipe Hax Niencheski, K. A. Null, Craig Tobias, Bongkeun Song, Iris C. Anderson, Isaac R. Santos

Notice bibliographique

RevueDIGITAL.CSIC (Spanish National Research Council (CSIC)) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilVetenskapsrådetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNational Science Foundation
Mots-clésEstuaryNutrientGroundwaterEnvironmental scienceHydrology (agriculture)OceanographyGeographyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These data were compiled from original and published datasets of coastal groundwater / subterranean estuary research efforts along global coastline (sites within 1km of shoreline). The dataset includes sampling site names, locations, original sample information, sample depth, temperature, salinity, dissolved nitrogen concentrations, and dissolved phosphorus concentrations. The data source or curator is also included in the dataset.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,171 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDIGITAL.CSIC (Spanish National Research Council (CSIC))Même sujetGroundwater and Isotope GeochemistryTravaux en français237 207