In-situ particle size distribution, volume concentration, and other measurements collected from profiled LISST-200X sensor throughout the Bedford Basin during the Halifax Joint Learning Opportunity from 2024-09-25 to 2025-03-11 (NCEI Accession 0304370)
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains time-series profiled measurements from a LISST-200X sensor (Sequoia Scientific, Inc.) collected during an ocean alkalinity enhancement (OAE) field trial conducted by Planetary Technologies in collaboration with Dalhousie University in Halifax, Nova Scotia, Canada. This dataset was collected under a Joint Learning Opportunity (JLO) funded by Carbon to Sea and COVE. The sensor was deployed to provide direct, in-situ measurements of particles and particle properties (e.g., size, concentration) to (1) address open questions related to alkaline feedstock transport and fate, as well as environmental impacts from alkalinity dosing (e.g., secondary precipitation), and (2) support the refinement and validation of models used to predict alkaline feedstock transport and dissolution kinetics. The LISST-200X was profiled at different locations and times throughout the Bedford Basin and surrounding waters from September 2024 to March 2025, both in and out of the mixing zone where alkalinity was being dosed. Profiling was performed during the approximately biweekly boat surveys conducted throughout the trial. The sensor measured particle size distribution, mean particle diameter, volume concentration, beam attenuation, and other variables. Additional information about the sensor deployment, profile locations, measurement parameters, data format, and processing can be found in the included supplemental document.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».