Tracking climate change as a stress multiplier within vulnerable regions of British Columbia’s inner coastal ocean using a multi-platform approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change acts as a stress multiplier by enhancing the magnitude of environmental stressors and driving their co-occurrence. These manifestations can devastate marine ecosystems, yet we are deficient in our ability to monitor their emergence and understand their impacts. We utilize an approach that combines innovative ocean observing technologies with traditional ship-based sampling in order to provide integrated, highly-resolved and actionable oceanographic information on multi-stressors within vulnerable regions of the British Columbia (BC) coastal ocean, including the central BC coast, the northern Strait of Georgia, and Bute Inlet. This approach includes the maintenance of the only two Moored Autonomous pCO2 (MApCO2) moorings in Canada, support for Canadian-Pacific Robotic Ocean Observing Facility (C-PROOF) gliders, and deployments of Wirewalker moorings capable of 100s of vertical profiles in a day. These cutting-edge and low-carbon technologies provide high-quality information on ocean conditions autonomously and at resolutions not typically observed with ship-based sampling. The deployment of these technologies will overlap with ship-based sampling that continues multiple >10-year time series targeting biogeochemistry and ecosystem dynamics in order to evaluate against baseline conditions and advance our understanding of impacts from marine stressors. This observational approach collects ocean data for visualization in web-based applications, making information rapidly actionable.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle