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Enregistrement W6888513245 · doi:10.18739/a2w66995r

Northwest Passage Project seawater dataset, July - August 2019, Canadian Arctic Archipelago

2022· dataset· en· W6888513245 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUC Santa Barbara · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchipelagoArcticParticulatesSeawaterBaseline (sea)IndigenousSea icePermafrost

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data were collected and processed through the Northwest Passage Project, a US National Science Foundation funded program to explore the changing Arctic through an innovative expedition that engaged diverse audiences through real time interactions from sea, a high definition 2-hour documentary, and related community events. The expedition was conducted onboard the Research Vessel Ice Breaker (RVIB) Oden, where undergraduate and graduate students participated in the expedition along with local indigenous representatives, scientists, historians, journalists, and a documentary film crew. We are submitting two seawater datasets: one with in-situ and ex-situ data, and one with the waters composition results. The "NPP.full.dataset.csv" provides information on the following parameters collected from the Canadian Arctic Archipelago water column: Temperature, Salinity, Turbidity, Oxygen isotopes, Nutrients, Particulate Organic Matter (POM) data (e.g., Particulate Organic Carbon (POC), Particulate Organic Nitrogen (PON)), Methane data (e.g., concentrations, isotope ratio C13-CH4, oxidation rates constants). The "NPP.OMP.dataset.csv" provides information on the water mass contribution across the Canadian Arctic Archipelago. Here, we show the raw and standardized parameters used into the Optimal MultiParameter analysis (OMP) (such as, Absolute Salinity, the Arctic Nitrate:Phosphate tracer, and d18O), and the source waters fractions (i.e., Atlantic Water, Pacific Water, Meteoric Water, Sea Ice Meltwater). We also show the residuals of the OMP analysis in fractions. Both the datasets provide unique information on physical and chemical characteristics of the Canadian Arctic Archipelago waters, which will serve as baseline for further investigations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,017

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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