Determinació taxonòmica d'espècies de fitoplàncton nociu i tòxic i control i seguiment del gènere Ostreopsis a les zones de bany costaneres de Catalunya durant les temporades de bany de 2024, 2025, 2026 i 2027 : Lot 2 Control i seguiment del gènere de fitoplàncton Ostreopsis a les zones de bany costaneres a Catalunya : Clau CTN24B0085
Bibliographic record
Abstract
Aquest informe reporta les activitats realitzades i els resultats obtinguts durant el seguiment del gènere Ostreopsis a les platges de Catalunya durant la temporada de bany 2025, així com la valoració dels resultats. Concretament es detallen els mostrejos realitzats per al seguiment de la microalga del gènere Ostreopsis a les zones de bany costaneres; la metodologia emprada que inclou la formació als mostrejadors, la tramesa de dades i informació entre personal tècnic i científic i la realització d’informes i compartició de resultats entre l’ICM i l’ACA. Es presenten els resultats a dos nivells, primer una visió general de les proliferacions d’Ostreopsis a la costa de catalana, i després es detallen les proliferacions d’Ostreopsis en cada una de les estacions mostrejades, així com en les mostres extres realitzades que no havien estat programades i que han donat resposta a les necessitats de l’ACA. L’informe acaba amb una valoració i unes recomanacions finals
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".