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Enregistrement W6901885649 · doi:10.60825/f63p-6176

Données spatiales à l’appui de la planification spatiale marine dans la région du Pacifique

2025· report· fr· W6901885649 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2025
Typereport
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndependent state2019-20 coronavirus outbreakMarine industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La planification spatiale marine (PSM) est un processus de gestion durable des espaces océaniques visant à atteindre des objectifs écologiques, économiques, culturels et sociaux. Les gouvernements fédéral, provinciaux et autochtones collaborent avec des parties prenantes pour faire progresser la PSM dans cinq zones de planification à travers le Canada. Dans la région du Pacifique, ces travaux se concentrent sur la plateau Nord, détroit de Georgia, et du plateau Sud. Le personnel scientifique du MPO a travaillé avec des dépositaires de données et des chercheurs pour dresser un inventaire des données écologiques, créer des produits de données spatiales et soutenir la publication de données spatiales très pertinents pour la PSM. Dans la création et la publication des données, on a donné la priorité aux ensembles de données écologiques qui ont contribué à combler des lacunes de longue date concernant une variété d’espèces, d’habitats et de paramètres environnementaux, aux données complètes pour la côte du Pacifique et aux produits de données actuels et à long terme. Les ensembles de données spatiales en ayant résulté ont été publiés sur la plateforme Données ouvertes du gouvernement du Canada. Ce rapport technique contient un résumé des ensembles de données spatiales développés ou publiés avec le soutien du personnel de la PSM. Le rapport est organisé en fonction des caractéristiques écologiques, des ensembles de données océanographiques et des activités humaines, y compris l’empreinte des relevés de recherche. Chaque ensemble de données est accompagné de détails sur les métadonnées, y compris un aperçu de l’ensemble de données, méthodes, des sources de données, ainsi que des cartes de chaque couche de données associée.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,018
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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