A flowline map of glaciated Canada based on remote sensing dataThis paper is accompanied by a large foldout map entitled <i>A flowline map of glaciated Canada based on remote sensing</i> <i>data</i> (see pocket on back cover).
Notice bibliographique
Résumé
The map A flowline map of glaciated Canada based on remote sensing data presents flowlines for the former Laurentide and Cordilleran ice sheets based on flow indicators derived from aggregated, flow-parallel landforms — drumlins and crag and tails, fluting, sinuous ridges and furrows, and rises. An extensive review introduces the concepts and evolution of flowline mapping at continental-ice-sheet and regional scales, emphasizing the use of new remote sensing data. Coherent, glaciologically plausible sets of flowlines mapped as flow tracts reflect large-scale flow structure in the paleo-ice sheets and demarcate fields of flow-parallel bedforms. In addition to flow reconstruction, mapped distributions of fields of glacial terrain types — hummocky terrain, Rogen terrain, and bedrock-dominant terrain — increase our power to interpret flowlines and, in turn, give evidence on the genesis of these terrains. End moraines and eskers also aid map interpretation. Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper+ (ETM+) satellite images and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) hill shades provide the basic information for this flowline mapping in a Geographical Information System (ArcMap). Information on the Flowline Map allows us to develop conceptual models of ice sheets and to appreciate regional constraints on applications in mineral exploration, in aggregate and groundwater discovery and assessment, in soil and landform genesis, and in glaciology, paleoclimatology, and paleoceanography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,029 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».