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Enregistrement W2756077429 · doi:10.1016/j.marpolbul.2017.08.060

Quantification of marine macro-debris abundance around Vancouver Island, Canada, based on archived aerial photographs processed by projective transformation

2017· article· en· W2756077429 sur OpenAlexafffundabout
Tomoya Kataoka, Cathryn Clarke Murray, Atsuhiko Isobe

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science OrganizationFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of the Environment, Government of JapanMinistry of EnvironmentCabinet Office, Government of JapanNorth Pacific Marine Science OrganizationRiver FoundationNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésDebrisShoreGeologyMarine debrisAerial photosAerial photographySatellite imageryAerial surveySatelliteSubmarine pipelineRemote sensingEnvironmental scienceOceanographyPhysical geographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abundance of marine macro-debris was quantified with high spatial resolution by applying an image processing technique to archived shoreline aerial photographs taken over Vancouver Island, Canada. The photographs taken from an airplane at oblique angles were processed by projective transformation for georeferencing, where five reference points were defined by comparing aerial photographs with satellite images of Google Earth. Thereafter, pixels of marine debris were extracted based on their color differences from the background beaches. The debris abundance can be evaluated by the ratio of an area covered by marine debris to that of the beach (percent cover). The horizontal distribution of percent cover of marine debris was successfully computed from 167 aerial photographs and was significantly related to offshore Ekman flows and winds (leeway drift and Stokes drift). Therefore, the estimated percent cover is useful information to determine priority sites for mitigating adverse impacts across broad areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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