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Enregistrement W2744288301 · doi:10.3897/tdwgproceedings.1.20157

Sydney Harbour Atlas

2017· article· en· W2744288301 sur OpenAlexaboutno aff
A G Sherin, Bruce G. Hatcher, Mary B. Kennedy, Jeff McKenna, Nicholas Doane, Caelin Murray, Brittany MacGillivray, Paul Boudreau

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Information Science and Standards · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarbourAnthropocenePort (circuit theory)General partnershipEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental planningEngineeringBusinessEnvironmental scienceComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The estuarine harbour of Sydney, Nova Scotia on the island of Cape Breton has supplied goods and services to humans since the Holocene transgression. As an urban marine ecosystem and strategically located maritime port, it has supported commercial fisheries, military campaigns, and coal and steel industries since the 16th century. Now in the post-industrial era of the Anthropocene, the good burghers of Sydney seek to re-vitalize the commercial port while maintaining the natural assets of the harbour. The recent completions of the tar ponds remediation, the dredge realignment of the shipping channel and creation of a large, new industrial surface, benchmark the next phase in the history of the Harbour. The objective of the Sydney Harbour Atlas (Fig. 1) is to assemble all of the data, information and knowledge of the ecosystem in a secure, accessible and entertaining geo-spatial reference. The purposes of the Atlas are to create an effective decision support tool for planning and management, to catalogue the value of the ecosystem goods and services provided by the harbour and portray them in a manner that informs all stakeholders in its future, and to provide a training and exploration platform for highly qualified personnel in the tertiary education sector. This paper presents the initial effort to create a Sydney Harbour Atlas in a partnership between the Coastal and Ocean Information Network Atlantic’s (COINAtlantic) and the Bras D’Or Institute of Cape Breton University. COINAtlantic’s mission is to promote, facilitate and influence information management, policies and programs that enhance Integrated Coastal and Ocean Management in Atlantic Canada (Boudreau and McKenna 2014). The development of Version 1 of the Atlas was a case study in a project to support this mission and the Bras D’Or Institute’s vision of an atlas with principle funding from the Atlantic Ecosystem Initiative (Environment and Climate Change Canada) and the Canada Green Corps program of the United Nations Association of Canada. The principle objective of the larger project was to make accessible to the public and other researchers, species occurrence data using the Ocean Biogeographic Information System Canada (OBIS Canada) Information Publishing Tool (OBIS Canada IPT). The development of the Atlas was designed to demonstrate the display of these data in its environmental and spatial context. A customized version of the COINAtlantic Search Utility (CSU) (http://coinatlantic.tools/csu/?mapset=sydney_harbour) has been developed to visualize the map layers assembled for the Atlas. The CSU is a search engine which uses the Google Search API to crawl its index for related spatial data in KML and WMS (Web Mapping Service) format, and then displays the results. The CSU also generates an internal data base of WMS and KML spatial data resources from the search results. This data base can be searched as an alternative to searching with the Google Search API (there are over 3,400 records in the data base pointing to remote geospatial services). The CSU enables the user to add any other WMS that is found by using the tool’s search function or known to the user so that the species occurrence data can be viewed in its spatial and / or environmental context. Version 1 of the Sydney Harbour Atlas displays, at opening, map layers from 4 main sources (see Table 1). Future developments include the addition of more ecosystem relevant map layers, the publication of OGC compliant Web Feature Services that would permit the user to stylize and analyze the data in their own GIS environment, the improvement of the layers window to provide easier user access to the many layers without scrolling, and expanding the richness of the metadata displayed in the “Additional Layer Information” window.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1790,091

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2017
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