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Enregistrement W6962412770 · doi:10.1594/pangaea.972610

Passive acoustic monitoring data recorded by recorder ICL1212 at mooring DBS08-04 in the German Bight, North Sea, in 2017

2024· dataset· en· W6962412770 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePublishing Network for Geoscientific and Environmental Data (PANGAEA) (Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData processingStandardizationNetCDFMetadataData acquisitionData setMooringGerman

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Passive acoustic monitoring (PAM) data were collected by recorder ICL1212 of type icListen (manufactured by Ocean Sonics, Truro, Canada) at 54.5742° N, 6.1125° E, mooring DBS08-04, in the German Bight, North Sea. Passive acoustic data were collected from March 2017 to April 2017 by IC1212. The recorder was moored at 39 m depth and scheduled to record at a duty cycle of 10 min per 30 min and at a sample rate of 4,000 Hz. Further details about the data acquisition and processing of this data set can be found in the accompanying metadata file (see Additional metadata) as well as the data processing report (see Data Processing Report). Passive acoustic data archived here represent data processing Level 1+, according to the standards defined in the associated Standard Operation Procedure (SOP) Glossary (Thomisch et al. 2023a). Further information on data processing with regard to data preparation and standardization can be found in the associated SOP Part 1: Data preparation and standardization (Thomisch et al. 2023b).

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,217 · 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