Biogeochemical Data from the Algae-WISE Project (June and July 2022) in the Coastal Waters of Anticosti Island, Gulf of St. Lawrence.
Notice bibliographique
Résumé
Biogeochemical data were collected from June 30, 2022 to July 07, 2022 on board the Coriolis II research vessel in the coastal waters of Anticosti Island. This dataset includes biogeochemical parameters analyzed in the laboratory from water samples, including salinity, chlorophyll a, suspended particulate matter, dissolved organic carbon, nutrients, cellular abundance, pigment concentrations, particulate absorption, and absorption of colored dissolved organic matter. The stations are organized into six transects perpendicular to the coast and one transect parallel to the coast. For each station visited, water samples were collected at several depths along a vertical transect, each time including the surface and the corresponding depth of chlorophyll a maximum. It is also possible to consult other data sets related to this project: - Data set of the optical properties of water, measured on board of the Coriolis II ship using a Compact-Optical Profiling System (C-OPS) and a Hyperspectral Surface Acquisition System (HyperSAS) (in preparation) - Optical data measured aboard a watercraft in the waters closer to Anticosti Island are also available: Optical data The Algae-WISE project is funded mainly by the Canadian Space Agency (CSA) through the Flight and Field Investigations in Space Technology and Science program (VITES 2019), as well as by Réseau Québec maritime (RQM) for ship-time.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,019 |
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 ».