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Enregistrement W6887531097 · doi:10.1594/pangaea.930217

Hydrographic and biogeochemical data from Godhäbsfjord and Ameralik Fjord, SW Greenland, 2018-2019

2023· dataset· en· W6887531097 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020Royal Society
Mots-clésNucleofectionGestational periodArticular cartilage damageDiafiltrationTSG101HyporeflexiaProteogenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dataset containing hydrographic and biogeochemical data from two fjords (Godhäbsfjord and Ameralik Fjord) in southwest Greenland. Data was collected during expeditions in July 2018 (KQ2018) and September 2019 (TU2019), as part of ERC funded (678371) project ICY-LAB (Isotope CYcling in the LABrador Sea) and Royal Society funded (RGF\EA\181036) project Biogeochemical Cycling in Greenlandic Fjords. All data derived from sensors are reported as an average related to the sampling period for the laboratory analysed data. For data corresponding with Towfish samples, this is a time-averaged value, corresponding to the time the Towfish was in the water and sampling occurred. For Niskin derived samples, the average for sensor derived data was calculated from a 5m depth window from a depth profiler CTD. Sampling method refers to the method in water samples were collected, prior to filtration, storage and laboratory analysis. FISH = a Towfish that was deployed for surface (up to 5m, average 3m) sampling. All detailed sampling protocols and station descriptions can be found in the associated cruise reports.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,062

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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