Introduction: The 11th International Circumpolar Remote Sensing Symposium
Notice bibliographique
Résumé
The 11 th International Circumpolar Remote Sensing Symposium (ICRSS) was held at the Scott Polar Research Institute in Cambridge from 20 to 24 September 2010. The ICRSS series began in Yellowknife in 1990 and has been held biennially since then. The 2010 meeting was the sixth time it had been held in Europe and the second time in the UK, but the first time in Cambridge. 35 people attended the meeting, from 11 countries, and over 20 oral presentations were made in addition to a well-attended poster session. The majority of the oral presentations have been developed into papers and appear in this issue of Polar Record , having been subjected to the normal peer review and editorial process, and they give a fair idea of the range of topics covered at this lively meeting. Sessions at the symposium were organised around the themes of cross-platform observations, ice and snow, topography, vegetation and observations of animals. The last theme produced three fascinating presentations on the monitoring of penguins, seals and fish from spaceborne and airborne platforms. The papers in this issue address two broad areas: terrestrial ice and snow, and high-latitude vegetation (sea ice, and polar zoology, were also represented at the meeting). All of them deal to a greater or lesser extent with technological innovation in assessing, mapping and monitoring these aspects of the polar regions, and several of them focus strongly on the development of new methods, or the assessment of newly available datasets. This issue of Polar Record thus provides a limited snapshot of the ‘state of the art’ in remote sensing of polar regions. It is the result of sustained effort by the authors of the papers, and the team of anonymous reviewers. I am glad here to record my gratitude to all of them, and to the helpers at the symposium, particularly Katya Shipigina, Allen Pope and Claire Lampitt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».