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Enregistrement W1480649388 · doi:10.7202/032502ar

Télédétection et caractéristiques physiques des dépôts meubles dans un milieu anciennement englacé du sud du Québec

2007· article· fr· W1480649388 sur OpenAlexaffvenueabout
Pierre Clément, F. Bonn, Jean‐Marie Dubois

Notice bibliographique

RevueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'analyse géomorphologique à partir de bandes spectrales débordant le rayonnement visible est encore au stade expérimental. La stratigraphie et la structure interne des dépôts meubles ne peuvent être directement détectées, mais la granulométrie et les formes de surface peuvent l'être. Dans le cas des surfaces dénudées, la granulométrie est reliée à la réflectance dans le visible et le proche infrarouge et à la rugosité détectable par le radar. Dans le cas des surfaces recouvertes de végétation, la granulométrie peut être déduite indirectement des conditions d'humidité des sols, qui commandent l'alimentation en eau des plantes, dans le visible, le proche infrarouge, l'infrarouge thermique, le radar (constante diélectrique) et théoriquement les micro-ondes passives. Sans compter la traditionnelle photointerprétation stéréoscopique, les formes de surface peuvent être reconnues soit de façon automatisée, surtout dans le cas des formes linéaires, lorsque l'on possède des documents numérisés, soit de façon visuelle par rehaussement d'image lors de la prise de vue (radar, thermographies). Les formes de surface peuvent aussi être rehaussées au moment du traitement par incorporation d'un modèle numérique de terrain ou avec des images de composantes spectrales. Des expériences ont été conduites en Estrie afin de distinguer les tills des dépôts fluvioglaciaires ou glacio-lacustres. Il en résulte que l'imagerie la plus efficace dans le cas d'une analyse visuelle est l'infrarouge thermique diurne en automne quand les effets de l'insolation sur la topographie sont maximaux et où ceux des écarts d'albédo sont réduits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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