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Enregistrement W6937005458 · doi:10.5879/31n7-ym68

Expedition Arctic Ocean 2016 - Meteorological, Oceanographic and Ship Data Collected Onboard Icebreaker Oden during August to September 2016

2018· dataset· en· W6937005458 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueSwedish National Data Service · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCruiseArcticContinental shelfSea iceResearch vesselThe arcticMarine geologyHaloclineObservatory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic Ocean 2016 is a polar research expedition in collaboration with Canada with the two icebreakers Oden and Louis S. St-Laurent. The icebreaker Oden will depart from Longyearbyen, Svalbard, 8 August to meet up with the Canadian icebreaker Louis S. St-Laurent and launch the expedition. For six weeks, the vessels will operate in the Arctic Ocean, mainly in the Amundsen Basin and in areas around the underwater mountain ranges Lomonosov Ridge and Alpha Ridge. The aim of the Canadian research programme is to collect data in support of Canada’s extended continental shelf submission to the Commission on the Limits of the Continental Shelf, prepared in accordance with the United Nations Convention on the Law of the Sea (UNCLOS). The Swedish research is focused on environmental chemistry, marine geology and atmospheric research. On board Oden there will also be Danish and Norwegian researchers working with marine geology and ice management. This dataset contains meteorological, oceanographic and ship data collected during the Canadian-Swedish expedition Arctic Ocean 2016, which was an international research cruise using the icebreaker Oden. Data include: Meteorological variables: Air temperature, Humidity, Wind direction/speed, Atmospheric pressure, Cloud height/cloudiness, Photosynthetic Active Radiation (PAR). Oceanographic variables: Sea water temperature, Conductivity, Salinity and Sound velocity. Ship data: Position, Speed, Course, Water depth. Further metadata on the instrumentation and the individual variables can be found in the info file. Graphics and files describing the route can found in the package.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0090,012
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,011

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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