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Enregistrement W2025333233 · doi:10.1002/gea.20281

Detection of a low‐relief 18th‐century British siege trench using LiDAR vegetation penetration capabilities at Fort Beauséjour–Fort Cumberland National Historic Site, Canada

2009· article· en· W2025333233 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeoarchaeology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensAcadia UniversityParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidarRemote sensingAerial photographyDigital elevation modelSiegeVegetation (pathology)GeologyHistoric siteArchaeologyDigital surfaceNational parkGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR), a remote sensing data collection technique, has many applications in the field of archaeology, including aiding in the planning of field campaigns, mapping features beneath forest canopy, and providing an overview of broad, continuous features that may be indistinguishable on the ground. LiDAR was used to create a high‐resolution digital elevation model (DEM) in a heavily vegetated area at Fort Beauséjour–Fort Cumberland National Historic Site, Canada. Previously undiscovered archaeological features were mapped that were related to the siege of the fort in 1755. Features that could not be distinguished on the ground or through aerial photography were identified by overlaying hillshades of the DEM created with artificial illumination from various angles. LiDAR provides accurate digital topographic models with the additional benefit of mapping vertical surfaces in accurate detail below the forest canopy. © 2009 Wiley Periodicals, Inc.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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