Dissolved inorganic carbon, total alkalinity, pH, temperature, salinity, dissolved oxygen, macronutrients, particulate organic carbon and nitrogen, collected from vertical profiles and discrete samples observations during the CCGS Hudson Fisheries and Oceans Canada (DFO) Atlantic Zone Monitoring Program (AZMP) cruise (EXPOCODE 18HU20201110) in the North Atlantic Ocean and Labrador Sea from 2020-11-10 to 2020-12-01 (NCEI Accession 0296844)
Notice bibliographique
Résumé
This dataset includes discrete sample and profile data collected during the CCGS Hudson Fisheries and Oceans Canada (DFO) Atlantic Zone Monitoring Program (AZMP) cruise (EXPOCODE 18HU20201110) in the North Atlantic Ocean and Labrador Sea from 2020-11-10 to 2020-12-01. These data include water temperature, salinity, dissolved oxygen, nutrients, dissolved inorganic carbon (DIC), total alkalinity (TA), pH, and other parameters. Oceanographic sampling of physical, biological, and chemical parameters is performed annually along selected fixed sections as part of the AZMP. The sampling consists at a minimum of a vertical profile of the entire water column (temperature; salinity; dissolved oxygen); rosette bottle casts at selected depths (nutrients; DIC and TA; and other biological parameters) as well as plankton net tows. The AZMP was implemented in 1998 with the aim of increasing DFO's capacity to understand, describe, and forecast the state of the marine ecosystem and to quantify the changes in the ocean physical, chemical, and biological properties. Ocean acidification is an emerging priority for DFO under the Aquatic Climate Change Adaption Services Program (ACCASP) and is developing the knowledge-based information necessary to support the development of adaptation tools and strategies and investing in science to better understand the specific consequences of a changing climate. Specifically, the effects of ocean acidification on ecosystems in the Northwest Atlantic and large aquatic basin risk assessments consider ocean acidification at the basin and sub-basin scale are being investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».