Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A critical need exists among coastal researchers and policy-makers for a precise method to obtain shoreline positions from historical maps and aerial photographs. A number of methods that vary widely in approach and accuracy have been developed to meet this need. None of the existing methods, however, address the entire range of cartographic and photogrammetric techniques required for accurate coastal mapping. Thus, their application to many typical shoreline mapping problems is limited. In addition, no shoreline mapping technique provides an adequate basis for quantifying the many errors inherent in shoreline mapping using maps and air photos. As a result, current assessments of errors in air photo mapping techniques generally (and falsely) assume that errors in shoreline positions are represented by the sum of a series of worst-case assumptions about digitizer operator resolution and ground control accuracy. These assessments also ignore altogether other errors that commonly approach ground distances of 10m. This paper provides a conceptual and analytical framework for improved methods of extracting geographic data from maps and aerial photographs. We also present a new approach to shoreline mapping using air photos that revises and extends a number of photogrammetric techniques. These techniques include (1) developing spatially and temporally overlapping control networks for large groups of photos; (2) digitizing air photos for use in shoreline mapping; (3) preprocessing digitized photos to remove lens distortion and film deformation effects; (4) simultaneous aerotriangulation of large groups of spatially and temporally overlapping photos; and (5) using a single-ray intersection technique to determine geographic shoreline coordinates and express the horizontal and vertical error associated with a given digitized shoreline. As long as historical maps and air photos are used in studies of shoreline change, there will be a considerable amount of error (on the order of several meters) present in shoreline position and rate-of-change calculations. The techniques presented in this paper, however, provide a means to reduce and quantify these errors so that realistic assessments of the technological noise (as opposed to geological noise) in geographic shoreline positions can be made.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 1,000 | 0,999 |
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.
score_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