Données biogéochimiques de la zone infralittorale de la côte ouest de l'Île d'Anticosti (2023)
Bibliographic record
Abstract
Des données biogéochimiques ont été collectées du 16 août au 25 août 2023 dans les eaux côtières de l'Île d'Anticosti. Ce jeu de données comprend les paramètres biogéochimiques analysés en laboratoire à partir d'échantillons d'eau, incluant la salinité, la chlorophylle a, la matière particulaire en suspension, les nutriments, l'abondance cellulaire, les concentrations pigmentaires (en préparation), l'absorption particulaire ainsi que l'absorption de la matière organique dissoute colorée. Les échantillons d'eau ont été collectés à l'aide d'une Niskin horizontale à bord d'un Zodiac. Il est également possible de consulter un autre jeu de données relié à ce projet : - Caractérisation biologique des zones médiolittorale et infralittorale de la côte ouest de l'Île d'Anticosti (2021-2024). Le projet de caractérisation optique et biophysique des zones médiolittorale et infralittorale de la côte sud-ouest de l'Île d'Anticosti est financé par : - Le Programme sur les données environnementales côtières de référence (PDECR) dans le cadre du Plan de protection des océans de Pêches et Océans Canada ; - Les subventions de recherche « Satellite-based assessment of coastal ocean productivity » (RGPIN-2019-06070) et « Carbone bleu et mitigation des changements climatiques par les écosystèmes côtiers à macrophytes » (RGPIN-2020-07065, 2020-2026) du Programme de subventions à la découverte du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) ; - La subvention de recherche « Détection et valorisation des algues échouées et côtières: une ressource prometteuse pour l'économie bleue québécoise » (projet WRACK) du Programme de recherche en partenariat dans le secteur maritime (concours 2023-2024; # 338154) du Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies et le Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".