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Enregistrement W1984211061 · doi:10.12789/geocanj.2013.40.0010

Canada GEESE 2: Visualization of Integrated Marine Geoscience Data for Canadian and Proximal Waters

2013· article· fr· W1984211061 sur OpenAlexaffvenueabout
R C Courtney

Notice bibliographique

RevueGeoscience Canada · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Computational Techniques and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSide-scan sonarGeologyOceanographyLibrary scienceMarine geologyArchaeologyFile Transfer ProtocolGeological surveyGeographySonarComputer scienceWorld Wide WebPaleontologyThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Geological Survey of Canada has made most of its holdings of marine geoscience data available online with unrestricted access. These holdings constitute the premier collections of geological and geophysical source data for Canadian and proximal waters. Multibeam bathymetric imagery, analog high resolution seismic and sidescan sonar data, seabed photographs, grain size analyses, and radiocarbon dates can be directly downloaded from NRCan’s Geogratis (http://geogratis.cgdi.gc.ca) servers. KML files allow the user to discover and explore these collections, highlighting the building blocks of marine data downloadable from ftp/http servers.SOMMAIRELa Commission géologique du Canada a mis en ligne la plupart de ses fonds de données géoscientifiques marines et y donne accès sans restriction. Ces fonds constituent des collections de premier choix de données géologiques et géophysiques de base des eaux canadiennes ou proximales. On peut ainsi télécharger des serveurs Géogratis de RNCan (http://geogratis.cgdi.gc.ca) des données d’imagerie bathymétrique par secteurs, des données analogiques séismiques haute résolution et de levé de sonar à balayage latéral, des photographies du fond marin, des analyses granulométriques, et des datations au radiocarbone. Le format KML des fichiers permet aux utilisateurs d’exploiter facilement le contenu de ces collections, en mettant en relief les données marines de base téléchargeables depuis les serveurs FTP/HTTP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,015

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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