Big Data Processing Platform for Large Acoustic Datasets and Complex Data Pipelines: Leveraging Cutting Edge Open Source Software to Build Scalable Cost Effective Solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This white paper explores the foundational Information Technology (IT) systems necessary to support the processing of large datasets, particularly acoustic data, within ocean observing organizations. As ocean monitoring technologies advance, the complexity and volume of collected data increase, necessitating robust data processing pipelines for quality control, standardization, and reprocessing. The paper addresses the challenges these organizations face, including budgetary constraints, diverse stakeholder needs, and stringent IT security policies, which complicate technology investment decisions. Utilizing the “Framework for Making Successful Technology Decisions” by the National Center for Applied Transit Technology (N-CATT), this study proposes a systems thinking approach to guide the IT decision-making process. The framework emphasizes empowering stakeholders and facilitating their leadership in decision-making. The paper details a structured approach encompassing problem definition, solution development, procurement, and implementation phases, with a specific focus on the first two phases. A novel technical solution is presented, leveraging open-source technologies and modern cloud computing architectures to address identified challenges. This solution includes a locally-hosted infrastructure with a Linux-based environment, a virtual private cluster for scalable computing resources, and a software architecture for data versioning and automation. By implementing these systems, organizations can ensure efficient and secure data processing, accommodate rapid changes in research requirements, and manage the inherent complexities of large-scale ocean data. The proposed architecture aims to maximize value, enhance data quality, and provide a scalable and sustainable IT infrastructure. Future work will extend this study to explore procurement and implementation strategies.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle