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Enregistrement W6927336588 · doi:10.25921/cskq-3806

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)

2024· dataset· en· W6927336588 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Centers for Environmental Information (NCEI) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMexican Socioeconomic and Environmental Dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonAlkalinityWater columnPelagic zonePlanktonOcean acidificationEcosystemMarine ecosystemAquatic ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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