SOOSmap: Your gateway to Antarctic data discovery
Notice bibliographique
Résumé
The Southern Ocean is central to global ocean mixing and climate regulation via its disproportionate uptake of human-induced heat and carbon dioxide, yet the underlying processes are still poorly understood. Coordinated and sustained effort in observation and modelling of Southern Ocean processes in the past, present and future is therefore critical for understanding and mitigating the changes underway. Free and equitable access to Southern Ocean data is a fundamental prerequisite to meeting this objective. Here, we present a tool for discovery of, and access to, existing Southern Ocean data—SOOSmap, Version 2 (soosmap.aq). SOOSmap is a gateway to physical, biogeochemical and biological open-access data, free for anyone to use, from ocean science experts to classroom students. SOOSmap was developed in a collaboration of the Southern Ocean Observing System and the European Marine Observations and Data Network Physics project, with the aim to provide an easy to use one-stop-shop for Southern Ocean data held in repositories around the world. In this article, we illustrate the different methods of data access within SOOSmap, describe SOOSmap in the context of other polar data resources and initiatives, demonstrate how SOOSmap can be put into practice by a variety of stakeholders, and instruct users on how they can get involved in the SOOS community and contribute new data to SOOSmap, which is fundamental for this tool to continue to be useful for informing policy and decision-making about changes occurring in the Southern Ocean.
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 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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,012 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».