Capacity building in observations for a sustained stewardship of the deep ocean
Notice bibliographique
Résumé
Deep-sea ecosystems are vulnerable to large-scale resource extraction and the oceanic consequences of fossil fuel burning. Serious threats to coastal communities and infrastructures from earthquakes and tsunamis are often associated with the volcanism occurring on the seafloor. High-tech devices and expertise from multiple scientific areas are necessary to further our understanding of how to solve these coast-abyss interactive threats. The hostile environment of the deep ocean makes the observation more challenging and demanding in terms of eco-friendly technologies and human resources. The UN Ocean Decade programme "One Ocean Network for Deep Observation (OneDeepOcean)" is a network of seabed & water column observatories from Ifremer, EMSO-ERIC, Ocean Networks Canada and JAMSTEC. It aims at providing integrated knowledge on the functioning of deep-sea ecosystems under global changes, obtaining environmental properties, to enhance efforts in mitigating natural disasters, and to engage citizens with a deep ocean increasingly under pressure due to human activities. Time-series imagery and sensor data from our platforms support world-leading research into how deep-sea organisms respond to habitat disturbance and long-term environmental change. Together we work to expand a joint capacity building initiative that will include for instance students’ mobility and shipboard training. In this poster, we will highlight opportunities for knowledge exchange and capacity building that will allow students and early career ocean professionals to access deep-sea and water column observational facilities. We intend to associate our efforts to establish practices and shared notebooks for time series analysis and AI based image analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».