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Enregistrement W7117146114 · doi:10.20383/103.01476

CTD profiles from marine conservation areas and offshore locations around Newfoundland and Labrador (2023–2025)

2025· dataset· W7117146114 sur OpenAlexaboutno aff
Martin T. Dahl, Frédéric Cyr, Jonathan A. D. Fisher

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaySubmarine pipelineCTDSillSea surface temperatureSampling (signal processing)Continental shelf

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes Conductivity-Temperature-Depth (CTD) casts from various marine closures and offshore locations in Newfoundland & Labrador, Canada. Two casts from Hermitage Bay are from the same station, taken shortly before and after hurricane Erin past by the coast of Newfoundland. Data was collected using a SBE 19plus V2 seacat CTD and a WET Labs ECO-AFL/FL Fluorometer. Some Data includes dissolved oxygen recorded using a SBE 43 Dissolved Oxygen Sensor. This dataset contains Conductivity-Temperature-Depth (CTD) profiles collected during scientific surveys conducted from 2023 to 2025 in marine conservation areas and offshore environments around Newfoundland and Labrador, Canada. Data were gathered during summer field campaigns aboard the RV Patrick and William under the project “Monitoring and Assessment of Marine Conservation Areas in Newfoundland and Labrador,” funded by the Oceans Management Contribution Program. Sampling sites include four formally designated marine closures (Hawke Channel, Funk Island Deep, Northeast Newfoundland Slope, and Division 3O Coral) as well as additional locations in Hermitage Bay and along the boundary of NAFO divisions 3Ps and 3L. CTD profiles were collected using a SBE 19plus V2 Seacat CTD equipped with a WET Labs ECO-AFL/FL fluorometer. In 2025, a SBE 43 oxygen sensor was added to the configuration. The CTD unit was deployed using a hydraulic winch from the stern of the vessel and operated at a descent rate of 0.5–1 m/s. The instrument sampled at 4 Hz and was held at the surface for two minutes before descent. Standard Sea-Bird data processing routines (v7.26.7) were applied, including conversion, alignment, thermal correction, and derived variable calculations. Further data formatting and quality checks were performed using the `oce` package in R. All files are provided in CSV format.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0070,004

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,274 · 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'admission1
Résumé présentoui

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