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Enregistrement W2000566991 · doi:10.5558/tfc79091-1

Aerial sketch-mapping of the 1998 ice storm in eastern Ontario

2003· article· en· W2000566991 sur OpenAlexaffvenueabout
Taylor Scarr, A. A. Hopkin, G. M. Howse

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaOntario Forest Research InstituteMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormRemote sensingAerial surveyCartographyLand coverCanopySketchGeographyEnvironmental scienceMeteorologyLand useComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 1998 ice storm in eastern Ontario was quantified using aerial mapping to determine the geographic area affected, and the severity of damage to the forests. Prior to mapping a reconnaissance flight was used to establish methodology. Mapping was accomplished by experienced technicians flying in a helicopter, 60–100 m above the canopy. Damage was sketch-mapped onto topographic maps then digitized using a geographical information system. Remotely sensed ground cover data were used to remove non-forested and sparsely forested areas from map polygons, to better estimate the area of affected hardwood forests. Damage to conifers was sporadic and occurred as small pockets of 1–5 ha. These were mapped as point data. Comparisons to ground plot measurements made in the spring showed the aerial mapping to be accurate. Key words: sketch-mapping, aerial survey, ice storm

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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