Oceanographic Buoy Network in the Gulf of St. Lawrence
Bibliographic record
Abstract
Le Laboratoire de Télédétection de l’Institut Maurice-Lamontagne reçoit et traite des images NOAA-AVHRR et SeaWiFS afin d’utiliser la couleur et la température de surface de l’eau comme outils de suivi de l’environnement. Pour ce faire, des algorithmes standards développés à l’aide de données océanographiques sont utilisés. Cependant, l’utilisation de ces algorithmes pour les eaux des mers intérieures comme celles du golfe du Saint-Laurent et de la baie d’Hudson cause problème puisque ces environnements sont fortement influencés par de forts débits d’eau douce qui transportent avec eux une grande quantité de matières organiques particulaires et dissoutes qui ont une influence significative sur les mesures de télédétection. De plus, l’atmosphère au-dessus de ces mers intérieures est influencée par des aérosols de type continentaux, ce qui affecte la qualité des mesures. Il est donc très important de pouvoir valider ces algorithmes avec des mesures de terrain et/ou encore, d’en développer de nouveaux qui sont mieux adaptés aux conditions particulières des régions sous forte influence des débits d’eau douce. Nous avons entrepris un tel projet dans le golfe du Saint-Laurent avec l’aide de l’Agence Spatiale Canadienne. Comme la fréquence d’échantillonnage (toutes les deux semaines) aux stations fixes du Programme de Monitorage de la Zone Atlantique (PMZA) n’est pas bien adaptée à ce type de travail de validation d’images satellites, nous avons opté pour le développement d’une nouvelle bouée océanographique qui permettrait d’obtenir des mesures de terrain en temps réel. Nous avons donc décidé de mettre en place un réseau d’observation du Saint-Laurent composé, dans un premier temps, de 3 bouées localisées dans des régions très différentes de l’écosystème du Saint-Laurent (l’estuaire, le sud et le nord-est du Golfe). L’accès en temps réel aux résultats des bouées peut se faire en consultant l’adresse Internet suivante: www.osl.gc.ca. Dans le présent article, nous décrivons le projet plus en détail et nous présentons quelques
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".