ARGO: ARctic greenhouse Gas Observation metadata version 1
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of how rapid Arctic warming and permafrost thaw affect global climate dynamics is restricted by limited spatiotemporal data coverage due to logistical challenges and the complex landscape of Arctic regions. It is therefore crucial to make best use of the available observations, including the integrated data analysis across disciplines and observational platforms. To alleviate the data compilation process for syntheses, cross-scale analyses, Earth system models, and remote sensing applications, we introduce the ARctic greenhouse Gas Observation metadata version 1 (ARGO), a new meta-dataset comprised of greenhouse gas observations from various observational platforms across the Arctic and boreal biomes within the polar region of the Northern Hemisphere. ARGO provides a centralised repository for metadata on carbon dioxide (CO 2 ), methane (CH 4 ), and nitrous oxide (N 2 O) measurements and is linked to an interactive online tool (https://www.bgc-jena.mpg.de/argo/, last access: 6 May 2025). This tool offers prompt metadata visualisation for the research community. Here, we present the structure and features of ARGO, underscoring its role as a valuable resource for advancing Arctic climate research and guiding synthesis efforts in the face of rapid environmental change in northern regions. The ARGO meta-dataset is openly available for download at Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.13870389; Vogt et al., 2024a).
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,029 |
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 ».