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Enregistrement W6907550406 · doi:10.21966/1.715740

Water column carbonate system measurements from the Pacific Salmon Foundation Citizen Science Program stations from July 2016 to October 2017 in the northern Salish Sea, British Columbia, Canada

2018· dataset· en· W6907550406 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeawaterWater columnAlkalinitySalinityWater qualityCarbonateSampling (signal processing)Groundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

pCO2 and TCO2 measurements were made on seawater collected from 2 depths at up to 10 stations from the Baynes Sound, Lund and Powell River patrols of the Pacific Salmon Foundation’s Citizen Science Program, approximately every 2 to 3 weeks from July 2016 to October 2016 and from March 2017 to October 2017. Seawater was collected in General Oceanics niskin bottles at 0 and 20 m depths using a calibrated line meter on the sampling vessel. Seawater temperature was determined at the time of sample collection with NIST-traceable thermometers (VWR PN 23609-176). Seawater samples were preserved with mercuric chloride immediately upon sample collection. Laboratory temperature and seawater salinity were determined at the time of sample analysis at the Quadra Island Field Station (QIFS) using NIST traceable thermometers and a YSI MultiLab 4010-1 with a MultiLab IDS 4310 conductivity and temperature probe. The YSI probe was calibrated using certified reference materials of known salinity prior to seawater sample analysis. For detailed protocols on sample collection, data processing including CO2 system determination, and quality assurance, please see Pocock et al. (2017; http://dx.doi.org/10.21966/1.521066). Note alkalinity (Alk) here is assumed here to consist of carbonate, bicarbonate, borate, hydroxide, and hydrogen ions; neglecting the influence of nutrients and organic acids. The effort to collect these data are part of the Hakai Institute’s directive to advance the understanding of carbon cycling in northeast Pacific coastal settings with specific emphasis on ocean acidification.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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