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Enregistrement W6944039713 · doi:10.17882/54517

SURATLANT: a surface dataset in the central part of the North Atlantic subpolar gyre

2025· dataset· en· W6944039713 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSEANOE · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeventh Framework Programme
Mots-clésAlkalinityTransectOcean gyreStable isotope ratioSea surface temperatureData setLine (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SURATLANT dataset (SURveillance ATLANTique) consists of individual data of temperature, salinity, dissolved inorganic carbon (DIC) and its isotopic composition d13CDIC, total alkalinity (At), inorganic nutrients and water stable isotopes (δ18O and δD) collected mostly from ships of opportunity since 1993 along transects between Iceland and Newfoundland (shipping company EIMSKIP), as well as, since 2014, between west Greenland and Danemark (shipping company RAL). The data have been validated, qualified, and their accuracy and the overall characteristics of the data set are presented in a paper (Reverdin et al., 2018). The csv file provides a listing of the data with one line for each collection date. This includes collection date, position, temperature, salinity, and the measured, validated and in some cases adjusted variables, as well as a quality code following WOCE/GLODAP format. For water isotopes and isotopic composition of inroganic carbon, a code is also provided indicating the method of measurement used. An additional text-file provides a normalized average seasonal cycle of the 10 variables measured in 5 boxes between the vicinity of Newfoundland to the south-west of Iceland (corresponding to the figure 3 of the paper Reverdin et al in the References). Format and information is provided in the top 25 lines and the gridded seasonal cyle data start at line 26.

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)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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