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Enregistrement W6962570346 · doi:10.15468/y4grdu

DFO Arctic Region Biodiversity of the Benthic Infauna Box Core Survey from CBS-MEA program (2021-2024)

2025· dataset· en· W6962570346 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticBenthic zoneBeaufort scaleHabitatBiodiversityBeaufort seaEcosystemMarine conservationInvertebrate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This resource documents a dataset of infauna occurrences collected from 2021 to 2024 during the Canadian Beaufort Sea Marine Ecosystem Assessment (CBS-MEA) conducted by the Department of Fisheries and Oceans (DFO). This scientific program focuses on the integration of oceanography, food web linkages, physical-biological couplings, and spatial and interannual variabilities.The program also aims to expand the baseline coverage of species diversity, abundances, and habitat associations in previously unstudied areas of the Beaufort Sea and Western Canadian Archipelago. Endobenthic invertebrates were identified from catches collected with a 50 x 50 cm box corer. // Cette ressource documente un jeu de données sur les occurrences d'endofaune collectées de 2021 à 2024 lors de l'évaluation environnementale marine de la mer de Beaufort canadienne (CBS-MEA) menée par Pêches et Océans Canada (MPO). Le programme CBS-MEA se concentre sur l'intégration de l'océanographie, des liens dans le réseau alimentaire, des couplages physico-biologiques et des variabilités spatiales et interannuelles. Le programme vise également à élargir la couverture de référence de la diversité des espèces, des abondances et des associations avec les habitats dans des zones de la mer de Beaufort et de l'archipel canadien de l'Ouest précédemment non étudiées. Les invertébrés endobenthiques ont été identifiés à partir des prises collectées par un carottier à boîte de 50 x 50 cm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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