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Enregistrement W1923233635 · doi:10.1111/j.1541-0064.2010.00347.x

Evaluating the Floe Edge Service: how well can SAR imagery address Inuit community concerns around sea ice change and travel safety?

2011· article· en· W1923233635 sur OpenAlexaffvenueabout
Gita J. Laidler, Tom Hirose, Mark Kapfer, Theo Ikummaq, Eric Joamie, Pootoogoo Elee

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensGovernment of NunavutCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceSynthetic aperture radarService (business)Remote sensingSatellite imageryGeographyEnvironmental resource managementClimate changeComputer scienceMeteorologyEnvironmental scienceGeologyOceanographyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to increasing environmental and social changes in the past few decades, some Inuit hunters have been turning to scientific tools to help evaluate sea ice conditions. Simultaneously, there has been more scientific interest in understanding local scale processes through Inuit knowledge in order to develop a broader comprehension of dynamic sea ice conditions and implications of long‐term change. Building on several years of collaborative research with Inuit sea ice experts in Cape Dorset, Igloolik, and Pangnirtung, Nunavut, and local expressions of interest in increased access and availability of satellite imagery of sea ice, the Polar View Floe Edge Service was expanded to each community in the spring of 2007. Follow‐up workshops in November 2007 helped to evaluate and improve the service by considering previous local uses of satellite imagery and tailoring Floe Edge Service regions of interest to local areas of sea ice use. Through workshop discussions, several opportunities for the use of synthetic aperture radar (SAR) imagery emerged, including: seeing what is on (or within/under) the ice; monitoring seasonal and long‐term sea ice changes; hazards assessment; planning travel routes; and facilitating search and rescue operations. A number of challenges were also identified, such as: SAR image interpretation; image spatial resolution; frequency of image acquisition; SAR image representation capabilities; and technological limitations. The workshops also provided some insights into intercultural and intergenerational exchanges and led to a number of recommendations to continue expanding and improving the Floe Edge Service. This case study shows how remote sensing can be incorporated into the suite of traditional indicators and technological tools that hunters draw upon in their evaluations of complex human‐animal‐environment assessments. In the face of declining and unpredictable sea ice conditions, bridging scales and knowledge systems will be essential in developing integrated monitoring systems to respond to increased political and economic pressures as well as safety concerns for travelling on or within ice‐covered oceans .

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0210,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations48
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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