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Record W7100651517

Station 27 oceanographic monitoring station—a long history

2003· article· en· W7100651517 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransectWeather stationPlateau (mathematics)Port (circuit theory)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’activité de monitorage le long de plusieurs transects traversant le plateau continental de Terre-Neuve et du Labrador a été initiée vers la fin des années quarante. Le transect qui était situé immédiatement au large du port de St. John’s, Terre-Neuve, débutait par le nombre séquentiel 27 et était orienté vers le sud-est des Grands Bancs de Terre-Neuve. La première station du transect (Station 27) était située à environ 7 km au large du port de St. John’s et avait une profondeur de 176 mètres. Cette station avait été intentionnellement localisée dans le chenal d’Avalon pour monitorer les propriétés de la branche côtière du courant du Labrador. La proximité de cette station avec le port de St. John’s en faisait un site pratique pour pouvoir effectuer le monitorage en utilisant les navires de recherche sur les pêches qui partaient ou qui arrivaient de leur mission d’échantillonnage. La base de données pour cette station contient maintenant plus de 1 800 profils de température et plus de 1 500 profils de salinité, ce qui en fait le site le plus fréquemment échantillonné dans les eaux de Terre-Neuve et du Labrador, et de ce fait, l’une des séries les plus utiles pour les études climatiques en océanographie et en pêcheries dans cette région. Avant les années 1980, les données de la Station 27 étaient principalement utilisées par les chercheurs des pêches pour fournir la description physique annuelle de l’habitat du poisson et occasionnellement, pour relier les variations de l’environnement physique aux changements observés dans les pêcheries locales. Même si la description annuelle du climat océanique est encore le principal but de cet échantillonnage, au début des années 1980, on a aussi commencé à utiliser ces données pour aborder des enjeux reliés aux échelles de variabilité, aux changements climatiques, au mélange vertical et aux remontées d’eaux profondes ainsi qu’à la circulation locale. En 1998, avec l’implantation du Programme de Monitorage de la Zone Atlantique (PMZA), un échantillonnage biologique et chimique a été ajouté à l’échantillonnage

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.149
Threshold uncertainty score0.296

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.004

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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