MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6926310458 · doi:10.21966/xtp4-7p91

Bathymetric Survey - Northwest Calvert Island

2020· dataset· en· W6926310458 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathymetryPython (programming language)Echo soundingBathymetric chartHydrographic surveySonarHydrography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is the result of a multibeam survey that was conducted by the Hakai Institute between June 5th, 2018 and August 12th, 2018 on the north-western coastline of Calvert Island, B.C., Canada. Data were collected using a Reson Seabat T50-R Multibeam Echosounder mounted onboard the Hakai Institute’s hydrographic survey vessel, the Hakai Blue. This project was performed in an effort to gain a greater understanding of the local seafloor morphology in order to assist in the planning of future research projects as well as provide valuable data to those already underway. Bathymetry and backscatter data were collected and processed using the QPS Software Suite (Qinsy, Qimera, FMGT) and the final substrate map was created using in-house Python scripts which utilized ArcGIS’ Python libraries. See links for methodology documentation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHakai InstituteMême sujetPneumonia and Respiratory InfectionsTravaux en français237 207