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Enregistrement W6945897498 · doi:10.26071/ogsl-f1521dd5-d3a6

Données CTD en temps réel, provenant des mouillages des bouées VIKING du Programme de monitorage de la zone Atlantique (PMZA)

2022· dataset· fr· W6945897498 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOGSL repository · 2022
Typedataset
Languefr
DomaineChemistry
ThématiqueWood and Agarwood Research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPacific oceanCTDPlateau (mathematics)Nova scotia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Données de CTD in-situ et moyennées au mètre en temps 'presque réel' . Aucun contrôle de qualité n'a été effectué sur ces données. Les données sont disponibles en deux versions soit : in situ : données recueillies aux niveaux d'enregistrement de la CTD ; moyennées (binned) : données moyennées au 1 mètre . Les données proviennent des 7 bouées Viking suivantes: PMZA-RIKI, PMZA-VAS, AZMP-ESG, AZMP-STA27, IML-7, IML-BA et NORTH-AJAX Pêches et Océans Canada effectue le monitorage de l’environnement marin en utilisant, parmi ses différents outils, des bouées océanographiques automatisées conçu et développé par une équipe scientifique de l’Institut Maurice-Lamontagne, en partenariat avec Multi-Électronique. En plus de mesurer une panoplie de paramètres météorologiques et océanographiques à la surface de l’eau, ces bouées permettent d’effectuer des profils de température et de salinité jusqu’à une profondeur de 200 m de façon autonome, sans intervention humaine, et de transmettre les données en temps réel. Les bouées s’insèrent dans une stratégie d’échantillonnage du Programme de monitorage de la zone atlantique du Ministère qui, depuis 1998, évalue les conditions océanographiques ayant cours dans le golfe du Saint-Laurent, le plateau néo-écossais ainsi que le plateau de Terre-Neuve-et-Labrador. Le Programme vise à mieux comprendre, à décrire et à prévoir l’état de l’écosystème marin, de même qu’à quantifier les changements observés dans les propriétés physiques, chimiques et biologiques de l’océan, que ce soit à l’échelle des saisons, des années ou sur des périodes plus longues. Les bouées sont en fait des laboratoires flottants en activité 24 heures sur 24. Elles sont d’une aide très précieuse pour la communauté scientifique dans les études sur les changements climatiques et le suivi de l’état de l’océan. Les profils acquis de façon automatiques permettent de quantifier les changements rapides de la température et de la salinité qui peuvent survenir – en raison de la marée par exemple – et de mettre en contexte les échantillonnages biologiques faits par les scientifiques à bord de navires à des fréquences moindres. Les navigateurs apprécient aussi le fait de connaître en temps réel les conditions de vents et de vagues au large, grâce à la diffusion en ligne des données.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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