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Enregistrement W4404055403 · doi:10.31223/x5xh7m

Ocean and Coastal Acidification Monitoring Priorities for the Northeast US and Eastern Canada

2024· preprint· en· W4404055403 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher W Hunt, Jake Kritzer, Samantha Siedlecki, Kumiko Azetsu‐Scott, Carolina Bastidas, Parker Gassett, D. K. Gledhill, Diane Lavoie, Ivy Mlsna, Adam Pimenta, Amy Trice, Elizabeth Turner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean acidificationOceanographyEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementClimate changeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Interagency Working Group on Ocean Acidification monitoring Prioritization Plan 2024 calls for Coastal Acidification Networks to identify the ocean and coastal acidification (OCA) monitoring needs most important for their regions. The Northeast Coastal Acidification Network (NECAN) organized a webinar series to study regional needs, which culminated with a workshop in November 2023. This workshop led to the identification of six priority new Monitoring Needs in addition to the maintenance of current monitoring efforts: -Improve spatial and temporal scale of monitoring co-located OCA variables and biological measurements to better resolve variability of acidification dynamics in concert with biological processes -Increase subsurface monitoring to understand how conditions vary at depth -Increase the number of high-frequency monitoring assets that measure at least two of four carbon parameters -Increase near-real-time and rapid response observing capacity to capture episodic events -Determine fluxes and rates that would help parameterize and constrain regional modeling efforts to understand past conditions and project future trends -Increase spatial coverage of “climate”-quality observations This report presents monitoring needs and opportunities for consideration by coastal managers, decision makers, researchers, and monitoring groups. It offers options to apply new capacity or funding to the expansion of OCA monitoring in the NECAN region. Writing the report led to the identification of a number of cross-cutting actions which will lead to the implementation of these Monitoring Needs: ● Expand monitoring beyond carbonate chemistry to provide a complete assessment of OCA, its effects, and future trends. ● Enhance or leverage existing monitoring platforms for a cost-effective and collaborative approach to creating a more complete OCA monitoring system in the NECAN region. ● Expand the NECAN membership to include protected area experts, terrestrial biogeochemists and hydrologists, fisheries experts, social scientists, Tribal liaisons, project leads from large assessments, and other important stakeholders, rights holders and decision makers. ● Increase funding in the Northeast to both sustain currently-stretched efforts and grow a more robust ocean acidification monitoring program. ● Pursue immediate implementation of proxy approaches or interim strategies for measurements with technological or capacity limitations, while new technologies are being developed. ● Synthesize monitoring information to advance the collective understanding of OCA in the NECAN region. ● Deploy monitoring assets strategically, with end-user needs in mind, ensuring that the collected data is accessible, relevant, and useful for decision-making. ● Share NECAN’s experience in developing these recommendations with other regional CANs.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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'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
Publié2024
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Résumé présentoui

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