Seafloor Mapping Puzzle―Where Do You Fit?
Notice bibliographique
Résumé
Understanding our oceans is essential to predictions that will help guide sustainable development of the seafloor and the water above it, as well as guiding human adaptation to inevitable change. The most fundamental ocean observation is a measured map of the seafloor; without it other ocean observation models are limited. To map the seafloor successfully, cooperation and collaboration from governments, universities, nongovernmental organizations, maritime industries, and citizens are key. These stakeholders must work together, overcoming internal institutional inertia or distrust of novel types of partnerships, to either consolidate existing data, share data that are currently not in the public domain, help map areas where no data exist, or just help get the message out that these data are needed. It is imperative that we shift to a “collect and share” mindset, allowing data to live beyond our own immediate needs and serve the maximum good. When we do this, together we will move ocean science forward and meet our shared goal of a healthy, sustainable ocean for generations to come. Presenter Bio Kelley Brumley is a marine geologist and works as the Science Manager of Ocean Mapping for Fugro, in Houston, Texas. She is an adjunct professor at University of Houston and Affiliate Faculty at University of Alaska Fairbanks (UAF). She received an M.S. in geology from UAF and a Ph.D. from Stanford University. Between 2006-2012, she was a member of the science party during the U.S. and Canada’s Extended Continental Shelf mapping efforts in the Arctic Ocean. Since joining Fugro in 2014, Dr. Brumley has acted as lead scientist on many regional multibeam mapping and geochemical coring surveys investigating cold seep locations and related chemosynthetic habitats. In her current role she supports the development and execution of Fugro’s Sustainability strategy which includes participation in Seabed 2030 working groups, planning around the U.N. Decade of Ocean Science for Sustainable Development, and expansion of Fugro’s crowdsourced bathymetry program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».