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Enregistrement W6887449935 · doi:10.15493/saeon.egagasini.181122-1

SkiMonkey mounted MicroCAT CTD data from around Prince Edward Island on SA Agulhas II Voyage 024, April 2017

2022· dataset· en· W6887449935 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSAEON Data Centre · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCruiseSeafloor spreadingCTDNautical mileBathythermographShoreLongitudeTowingSeamount

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the declaration on 9 April 2013 of the Prince Edward Islands (PEIs) as South Africa’s first offshore Marine Protected Area (MPA), the outcomes of this cruise will further contribute toward an integrated view and a better understanding of the functioning of the combined island/marine PEI ecosystem.This accession contains raw and processed SkiMonkey mounted SBE-37 MicroCAT CTD data collected from part of the Marion Island Relief Voyage on the SA Agulhas II Voyage 024. At each station the SkiMonkey III towed camera system, with the MicroCAT CTD attached, was deployed off the stern of the ship, from the plankton towing winch at a speed of 1 m/s until contact with the seafloor was made. Once on the seafloor, the system was towed behind the vessel at a speed of 1 knot for approximately 20 minutes. Following this, the system was retrieved and the data were downloaded and backed-up appropriately. Note that latitude and longitude information were only recorded at two points per station, when the system touched down on the seafloor and when it was retrieved from the seafloor (i.e. Start_Lat_DD, Start_Lon_DD, End_Lat_DD, End_Lon_DD). The download is divided into station level folders, within which the user can find ReadME documents describing the variables recorded in the data, a _StationLevelData sheet describing the instrument deployment, a _RawData file with data extracted as is from the instrument, and a _CleanData file with processed data as described in the metadata lineage statement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0330,054
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,040

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,261 · 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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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