Sensitivity Mapping – With Flare! An Internet Approach to Environmental Mapping
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 During emergencies the ready availability of information on the location and vulnerability of resources at risk is crucial to a successful response and in preventing or minimizing further environmental impacts. Environment Canada, Atlantic Region, has developed over a number of years a computer based GIS mapping system for managing and analyzing environmental information. This stand-alone user friendly mapping application has recently moved to the web; allowing broader access by federal, provincial and industry partners in the spill response field. Enhancements have been made that facilitate better coordination and exchange of data among partners. It incorporates a unique shoreline classification system which can be viewed in concert with biological, human use and logistical data. It includes a spill logging function to manage situation reports, maps, resource summaries, photographs and trajectory model outputs. The system allows thematic layers to be displayed on either topographic maps or hydrographic charts and possesses links to other sites that allow real-time display of weather and ocean current data useful in a response. With an open architecture concept the web mapping system is readily modified; partners are able to digitize on-line and to update their own databases shared on the system. Mapped data for the northeastern United States is also included in the package to facilitate joint response to trans-boundary pollution incidents. Although this paper will highlight the unique features of the web mapping application for planning and responding to environmental emergencies, other partners are using the system for conducting environmental assessments, inland management projects, or planning for nuclear emergencies around the globe.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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