GloVis as a Resource for Teaching Geographic Content and Concepts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract Teachers of geography and related topics across a range of educational levels benefit from convenient access to graphic materials that illustrate key geographic information and concepts. GloVis (Global Visualization Viewer) is an online tool designed by the U.S. Geological Survey to facilitate archival searches for Landsat and related imagery. GloVis preview images provide a resource for teachers who wish to illustrate geographic concepts in the context of landscapes local to their institutions. This article introduces instructors to GloVis and offers classroom examples illustrating a variety of applications. Specific examples, including Virginia's physiographic provinces, regional phenological changes, New Orleans observed before and after Katrina, surface-mined landscapes in eastern Kentucky, and suburban sprawl along Virginia's I-95 corridor, illustrate the capabilities of this resource. Key Words: teachingGloVisremote sensinglandscapeLandsatgeography Acknowledgement The author acknowledges the contributions of three anonymous reviewers, and the comments provided by Mr. Tim Beckmann, Science Applications International Corporation, USGS/EROS Center for Earth Resources Observation & Science, Sioux Falls, South Dakota. R. Sivanpillai, R. W. Morrill, and L. W. Carstensen were generous with respect to the time they devoted to review of the manuscript and the useful suggestions they offered. James B. Campbell, Ph.D., is professor of geography at Virginia Tech in Blacksburg, Virginia, USA, where he teaches remote sensing, quantitative methods, and geomorphology. He has worked closely with students and faculty in allied fields, including forestry, geology, agronomy, and environmental sciences. Since 1997 he has served as codirector of Virginia Tech's Center for Environmental Applications in Remote Sensing (CEARS). He is author of several books, including Introduction to Remote Sensing, now in its fourth edition, widely used at universities in the U.S., Canada, and overseas, as well as numerous technical articles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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