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Enregistrement W6964776538 · doi:10.26022/ieda/330034

Documentation for data acquired near-bottom in 2016 from the continental slope of the Canadian Beaufort Sea with MBARI mapping AUV on mission 20160927m2

2021· dataset· en· W6964776538 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLDEO - Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationBeaufort seaCruiseGeological surveyBeaufort scaleASCII

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This documentation for MBARI Mapping AUV mission 20160927m2 in 2016 comprises a notes file which contains a hand-entered record of the mission and includes data lists, and the processing script used to process the data sets. The files are in ASCII format. The AUV survey mission was conducted during the 2016 CCGS Sir Wilfrid Laurier IOS cruise 2016-13 in the Beaufort Sea (Cruise Chief Scientist - Humfrey Melling, Department of Fisheries and Oceans Canada; project PI - Charlie Paull and investigators: Dr. David Caress and Eve Lundsten, MBARI). Data were acquired as part of a collaborative research project between MBARI, the Geological Survey of Canada, and Department of Fisheries and Oceans Canada to understand slope stability. Funding for the AUV mapping was provided from the David and Lucile Packard Foundation.

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)0,002
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
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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