MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6969228537 · doi:10.5443/1499

CFL 0803 - Beaufort Sea CTD data

2016· dataset· en· W6969228537 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Polar Data Network · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCTDBeaufort scaleSampling (signal processing)Research vesselCruiseSea iceSea surface temperature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CTD data was obtained during the 2007-2008 scientific cruise #0803 within the framework of the Circumpolar Flaw Lead Study (CFL). This program included a year round sampling expedition to study the air-sea interactions occurring in the ice-free sections of the southern Beaufort Sea and Amundsen Gulf. The data were collected from April 26 to June 4, 2008, aboard the CCGS Amundsen. There were 144 CTD casts, associated to 29 stations (including 9 ice-drifts), located in the Beaufort Sea research area. The following parameters were measured: temperature, conductivity and pressure (with a Sea-Bird SBE-9plus), dissolved oxygen (Sea-Bird SBE-43), pH (Sea-Bird SBE-18-I), fluorescence (Seapoint chlorophyll fluorometer), nitrate concentration (Satlantic MBARI-ISUS 5T), transmittance (Wetlabs C-Star transmissometer), light intensity (PAR; Biospherical Instruments QCP2300) and surface light intensity (sPAR; Biospherical Instruments QCP2200). Quality control procedures were applied to the data. Data are available on the Polar Data Catalogue and at the Marine Environmental Data Service (MEDS) of Fisheries and Oceans Canada.

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)0,005
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 enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,027

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Polar Data NetworkTravaux en français237 207