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Enregistrement W114921837 · doi:10.3133/sim3223

Under trees and water at Crater Lake National Park, Oregon

2012· article· en· W114921837 sur OpenAlexaboutno aff
Joel E. Robinson, Charles R. Bacon, Chris Wayne

Notice bibliographique

RevueScientific investigations map · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyImpact craterCalderaVolcanoLidarCrater lakeNational parkGeomorphologyLandformDigital elevation modelMass wastingLandslideGeochemistryArchaeologyRemote sensingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crater Lake partially fills the caldera that formed approximately 7,700 years ago during the eruption of a 12,000-ft-high volcano known as Mount Mazama. The caldera-forming, or climactic, eruption of Mount Mazama devastated the surrounding landscape, left a thick deposit of pumice and ash in adjacent valleys, and spread a blanket of volcanic ash as far away as southern Canada. Prior to the climactic event, Mount Mazama had a 400,000-year history of volcanic activity similar to other large Cascade volcanoes such as Mounts Shasta, Hood, and Rainier. Since the caldera formed, many smaller, less violent eruptions occurred at volcanic vents below Crater Lake's surface, including Wizard Island. A survey of Crater Lake National Park with airborne LiDAR (Light Detection And Ranging) resulted in a digital elevation map of the ground surface beneath the forest canopy. The average resolution is 1.6 laser returns per square meter yielding vertical and horizontal accuracies of ±5 cm. The map of the floor beneath the surface of the 1,947-ft-deep (593-m-deep) Crater Lake was developed from a multibeam sonar bathymetric survey and was added to the map to provide a continuous view of the landscape from the highest peak on Mount Scott to the deepest part of Crater Lake. Four enlarged shaded-relief views provide a sampling of features that illustrate the resolution of the LiDAR survey and illustrate its utility in revealing volcanic landforms and subtle features of the climactic eruption deposits. LiDAR's high precision and ability to "see" through the forest canopy reveal features that may not be easily recognized-even when walked over-because their full extent is hidden by vegetation, such as the 1-m-tall arcuate scarp near Castle Creek.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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