Qualification des données Quadrige². Bilan 2018 ...
Les données du Système d'Information Quadrige suivent un cycle de vie qui inclue les phases de contrôle, de validation, puis de qualification. Cette dernière étape, qui correspond à l'attribution d'une pertinence scientifique de la donnée (Bonne, Douteuse, ou Fausse), peut être réalis...
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ftdatacite:10.13155/62127 2023-10-01T03:55:32+02:00 Qualification des données Quadrige². Bilan 2018 ... Gauthier, Emilie 2019 pdf https://dx.doi.org/10.13155/62127 https://archimer.ifremer.fr/doc/00510/62127/ unknown Ifremer https://dx.doi.org/10.17882/47248 Monograph book Book Text 2019 ftdatacite https://doi.org/10.13155/6212710.17882/47248 2023-09-04T13:07:23Z Les données du Système d'Information Quadrige suivent un cycle de vie qui inclue les phases de contrôle, de validation, puis de qualification. Cette dernière étape, qui correspond à l'attribution d'une pertinence scientifique de la donnée (Bonne, Douteuse, ou Fausse), peut être réalisée selon plusieurs processus : qualification ponctuelle d'un jeu de données, qualification lors de la reprise d'historiques, ou qualification en routine. En 2018, le processus de qualification dit "automatique" est lancé sur les données hydrologiques 2016 métropole et sur les dix ans de données hydrologiques 2007-2017 aux Antilles. Sur ce dernier jeu de données, une qualification experte vient affiner les niveaux de qualité. L'ensemble des donnéesdu programme VELYGER (ObserVEr, anaLYser et GERer la variabilité de la reproduction de l'huître creuse Crassostrea gigas) sont qualifiées de 1973 à 2015 sur l'expertise des coordinateurs de la surveillance (I. Auby et S. Pouvreau). Le bilan de la qualification "automatique" révèle des ... Book Crassostrea gigas DataCite Metadata Store (German National Library of Science and Technology) |
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Les données du Système d'Information Quadrige suivent un cycle de vie qui inclue les phases de contrôle, de validation, puis de qualification. Cette dernière étape, qui correspond à l'attribution d'une pertinence scientifique de la donnée (Bonne, Douteuse, ou Fausse), peut être réalisée selon plusieurs processus : qualification ponctuelle d'un jeu de données, qualification lors de la reprise d'historiques, ou qualification en routine. En 2018, le processus de qualification dit "automatique" est lancé sur les données hydrologiques 2016 métropole et sur les dix ans de données hydrologiques 2007-2017 aux Antilles. Sur ce dernier jeu de données, une qualification experte vient affiner les niveaux de qualité. L'ensemble des donnéesdu programme VELYGER (ObserVEr, anaLYser et GERer la variabilité de la reproduction de l'huître creuse Crassostrea gigas) sont qualifiées de 1973 à 2015 sur l'expertise des coordinateurs de la surveillance (I. Auby et S. Pouvreau). Le bilan de la qualification "automatique" révèle des ... |
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