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Enregistrement W2123992752 · doi:10.3986/ac.v43i2.625

Multi-rotor unmanned aerial vehicles (UVAs) and high-resolution compact digital cameras: a promising new method for monitoring changes to surface karst resources

2014· article· en· W2123992752 sur OpenAlexaff
Carolyn L. Ramsey, Paul A. Griffiths, Timothy R. Stokes

Notice bibliographique

RevueActa Carsologica · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensGrieg Seafood (Canada)Vancouver Island University
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Commission
Mots-clésKarstQuadcopterRemote sensingComputer scienceRecreationHigh resolutionField (mathematics)Environmental scienceGeologyGeographyEngineeringAerospace engineeringArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the course of doctoral research, the authors required a quick and accurate means of documenting the real-time state of surface karst features at a variety of scales in remote and challenging field conditions. The main difficulty was finding an aerial platform that was 1) consistently effective; 2) versatile; and 3) relatively inexpensive. High resolution vertical images obtained during recreational use of a small multi-rotor unmanned aerial vehicle (UAV) seemed to have the potential to answer this need. Using five case studies, the authors examine the potential of these images for mapping, documenting, and monitoring changes to surface karst resources following forestry-related activities in the coastal temperate rainforest of British Columbia (B.C.). Possible applications, strengths and limitations of this technology are discussed. The authors conclude that mini quadcopter UAVs equipped with high-resolution compact digital cameras are a promising and cost-effective new tool for karst scientists and karst managers.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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