The Ocean Tracking Network (OTN) Canada: a template for developing other integrated research networks within the global OTN
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author. The Ocean Tracking Network (OTN) is the world’s aquatic animal tracking network: a global research and technology development platform and partnership that aims to revolutionize the ways that oceans and freshwater ecosystems are monitored and understood. Headquartered at Dalhousie University, Halifax, NS, OTN uses sonic and other telemetry technologies (satellite tags, archival data-storage tags) to document movements and survival of marine animals. OTN is creating a global network of acoustic receivers and oceanographic sensors (deployed in all the world’s oceans and connecting waters, spanning seven continents), which record animal detections, movements, and interactions, in addition to oceanographic observations; is establishing a global network of users with a common database; and is demonstrating technologies that link animal locations and movements to oceanographic/environmental conditions. OTN Canada is the 7-year Canada-wide integrative research network program designed to use and develop OTN technologies and infrastructure to better understand changing marine ecosystems across Canada, to demonstrate how we can learn about these ecosystems through cutting-edge collaborative research, and to contribute to global observation of coastal and offshore ecosystems. Through this integrative approach of a national network of researchers, with international links and outreach, OTN Canada serves as a prototype research hub for other regions worldwide
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,039 |
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 ».