Mapping Coastal Information across Canada's Northern Regions Based on Low-Altitude Helicopter Videography in Support of Environmental Emergency Preparedness Efforts
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Wynja, V.; Demers, A.-M.; Laforest, S.; Lacelle, M.; Pasher, J.; Duffe, J.; Chaudhary, B.; Wang, H., and Giles, T., 2015. Mapping coastal information across Canada's northern regions based on low-altitude helicopter videography in support of environmental emergency preparedness efforts.In the face of increasing economic opportunities in Canada's northern regions, the need to improve our state of preparedness for oil spill–related emergencies is critical. While significant efforts have been put toward documenting baseline coastal information across Canada's southern regions, there is a large information gap regarding Arctic shorelines. Baseline coastal information, such as shoreline form, substrate, and vegetation type, is required for prioritizing operations, coordinating onsite spill response activities (i.e. Shoreline Cleanup Assessment Technique [SCAT]), and providing information for wildlife and ecosystem management. Georeferenced high-definition videography was collected during the summers of 2010 to 2012 along coastlines within six study sites across the Canadian Arctic. Detailed information describing the upper intertidal, supratidal, and backshore zones was extracted from the video and entered into a geospatial database using a data collection form. This information was used to delimit and map alongshore segments in the upper intertidal zone. Almost 15,000 km of northern shorelines were mapped, including 25 shoreline types based on the upper intertidal zone. This information will feed into a larger ongoing project focused on Arctic coastal ecosystems and oil spill response planning should the need arise.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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