CIOOS: Scaling Up in this Ocean Decade
Notice bibliographique
Résumé
This is a presentation delivered as part of Ocean Sciences Meeting 2022 (AGU/ASLO/TOS), in session OS11: Observing and Predicting the Global Coastal Ocean 03. This presentation was recorded and is available here: https://www.youtube.com/watch?v=GKi7ZlCfQYk The Canadian Integrated Ocean Observing System (CIOOS) launched in 2019, following a decade of initiatives seeking nationally coordinated ocean observations. CIOOS completed its pilot phase, where it built infrastructure, defined metadata standards, prioritized EOVs, and established relationships. As we embark on the UN Ocean Decade and Canada’s contribution to a transparent and predictable ocean, we identify five 10-year horizon key challenges. 1. Streams and scale: We anticipate a transition from mostly static data to streams in the cloud. This will strain our capacity and conceptual models. This means investment in data processing infrastructure, co-locating analysis with data, and building ocean-to-desktop systems. 2. Principles and practices: CIOOS seeks to meet the FAIR, CARE and TRUST Principles, and to integrate and develop best practices relevant to the oceanographic and data management communities. Key focus areas include biological data, marine debris and model outputs. 3. Indigenous data and knowledge: CIOOS is forming partnerships with First Nations in coastal areas. Through co-design, CIOOS can integrate digital frameworks that meet the CARE (Collective benefit, Authority to control, Responsibility and Ethics) Principles and recognize sensitive data concerns. The application of Traditional Knowledge and Biocultural labels is a plausible approach for customizable data usage constraints. 4. Private sector engagement: These companies are an important producer and user of data. The underway VITALITY project has a mission to facilitate sharing of private sector data and to deliver outcomes that will build the blue economy. 5. Global collaboration: CIOOS recognizes partnerships and interoperability with observatories in adjacent waters are essential for applications that transcend national borders. Plans include participation in international working groups, co-development with the US IOOS, and data inputs to the Global Telecommunications System.
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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,011 |
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 ».