Mapping Coastal Information across Canada's Northern Regions Based on Low-Altitude Helicopter Videography in Support of Environmental Emergency Preparedness Efforts
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».