Cartographic Representation of Glacial Phenomena: Historical and Recent Developments
Notice bibliographique
Résumé
With the first systematic exploration of glacial phenomena in the middle of the nineteenth century, glaciology became an independent science. In parallel, glacial structures and processes needed to be visualized cartographically. Such representations always reflect the then current states of the technology of glaciological data collection and of cartography. Already in the last century, well-designed and user-friendly glacier maps with a high information content were published with the help of precise geodetic measurements and well-developed cartographic techniques. The focus was upon statistical illustration of the changes in glacier geometry and by glacial-morphological forming. In the 1950s, glaciologists started to represent dynamic parameters such as glacier fluctuations, mass balance, and ice flow. Furthermore, the topographic information of the printed maps was supplemented by orthophotos and satellite images. Today, in the age of digital cartography, screen representations become more and more important. Using digital photogrammetry and remote sensing, new methods of geophysical sounding, or satellite-based global positioning systems (GPS), large quantities of data can be recorded. Using geographic information systems (GIS), these data can be manipulated, modelled, compiled as digital elevation models (DEM), analysed, and finally visualized interactively as high-quality maps or as perspective views. Future trends point towards comprehensive, interactive glacial information systems with integrated functions for database query, modelling, and visualization.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».