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Enregistrement W4406090503 · doi:10.5670/oceanog.2025.135

Perspectives from Developers and Users of the GOA-ON in a Box Kit: A Model for Capacity Sharing in Ocean Sciences

2025· article· en· W4406090503 sur OpenAlexfundno aff
Valauri-Orton Alexis Valauri-Orton, Kaitlyn B. Lowder, Kim Currie, Christopher L. Sabine, Andrew G. Dickson, Sophie N. Chu, Alberto Acosta, Francis E. Asuquo, Rafael Bermúdez, Ulrich Bilounga, Kishore Boodhoo, Benjamin O. Botwe, Cecilia Chapa‐Balcorta, Damboia Cossa, Antonella De Cian, Antoine De Ramon N’Yeurt, Carla Edworthy, Lucía Epherra, Charissa M. Ferrera, Lindon Havimana, Yadhav Imrit, K K Saji Kumar, Edem Mahu, Yashvin Neehaul, Annalicia Pickering, Roshan T Ramessur, Katy Soapi, Zacharie Sohou, Merianne Tabius, Miriama Vuiyasawa

Notice bibliographique

RevueOceanography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOcean Acidification ProgramOcean FoundationFisheries and Oceans CanadaU.S. Department of StateNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSveriges Regering
Mots-clésComputer scienceBusinessData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing reliable instrumentation that enables collection of high-​quality, comparable data is one of the most challenging aspects of establishing ocean acidification monitoring programs. This is especially true for under-resourced countries, where such data are mostly unavailable. In 2016, The Ocean Foundation (TOF) worked with international bodies, including the International Atomic Energy Agency’s Ocean Acidification International Coordination Centre and the Global Ocean Acidification Observing Network (GOA-ON), and subject matter experts to develop a set of equipment known as the “GOA-ON in a Box” kit (The Ocean Foundation, 2017). This comprehensive kit provides researchers with everything needed—down to specialized rubber bands—to obtain weather-quality carbonate system measurements as defined by GOA-ON (Newton et al., 2015). Data are generated from spectrophotometric measurements of pHT and manual titrations for total alkalinity from discrete samples as well as in situ sensors, the iSAMI-pH and a CTD. The kit’s modular design, composed of nearly 100 unique items, makes it much less expensive than comparable integrated systems and allows for easier troubleshooting and replacement of supplied spare components.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0220,033
Science ouverte0,0070,019
Intégrité de la recherche0,0100,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,014

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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