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Enregistrement W15083867 · doi:10.1080/16501960410023660

Développement d'un algorithme satellitaire à seuils évolutifspour le suivi de l'étendue spatiale du couvert nival auQuébec-Labrador et son adaptation à l'estimation d'ensemble.

2013· article· en· W15083867 sur OpenAlexaboutno aff
Sophie Roberge

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeologyGeographyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le couvert nival joue un role important dans le cycle hydrologique du Quebec. Par consequent, l'evaluation de son etendue spatiale interesse au plus haut point les autorites responsables de la gestion des ressources en eau, en particulier Hydro-Quebec. L'objectif de la presente etude est le developpement d'un algorithme satellitaire a seuils evolutifs pour le suivi de l'etendue spatiale du couvert nival au Quebec-Labrador et son adaptation a l'approche de l'estimation d'ensemble. Cet algorithme est specifique a la meteorologie et a l'occupation du sol prevalant sur ce territoire. Il est constitue de six seuils hierarchiques, appliques de facon sequentielle pour la detection de la neige, de la non-neige et des nuages sur les images AVHRR-KLM (1 km) acquises durant les periodes transitoires d'etablissement et de fonte printaniere du couvert nival pour la periode 1988 a 2011. Les sorties cartographiques des approches classique et d'estimation d'ensemble ont ete validees a partir des observations locales de neige au sol a 20 stations meteorologiques et sept stations GMON pour determiner la performance de l'algorithme de cartographie. Le taux de succes global de l'algorithme classique est superieur a 95%. Le taux de detection de la neige est superieur a 90%. Il chute toutefois a 65% en zone forestiere. L'approche d'estimation d'ensemble possede une performance inferieure a celle de l'algorithme classique. Cette performance plus faible en zone forestiere par les deux approches s'explique par le fait que les seuils empiriques de l'algorithme ont ete calcules sur l'ensemble des conditions historiques du Quebec-Labrador sans toutefois faire une distinction entre les differentes occupations du sol ni les conditions meteorologiques actuelles. Ce calcul cause donc une omission de la neige dans certaines regions que sont les zones forestieres du sud du Quebec. Cet effet est exacerbe dans l'estimation d'ensemble en raison du deplacement des frontieres de delimitation entre la neige, la non-neige et les nuages. Il est recommande d'adapter les seuils de l'algorithme en fonction de l'occupation du sol et des conditions meteorologiques actuelles afin d'ameliorer la qualite des sorties cartographiques pour le suivi du couvert nival en temps reel.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2013
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