Utilização da plataforma Moodle na Escola EB 2, 3 S. João de Deus
Notice bibliographique
Résumé
Although remote sensing has been used for >40 years to learn about Earth, use of very high-resolution satellite imagery (VHR) (<1-m resolution) has become more widespread over the past decade for studying wildlife. As image resolution increases, there is a need to understand the capabilities and limitations of this exciting new path in wildlife research. We reviewed studies that used VHR to examine remote populations of wildlife. We then determined characteristics of the landscape and the life history of species that made the studies amenable to use of satellite imagery and developed a list of criteria necessary for appropriate use of VHR in wildlife research. From 14 representative articles, we determined 3 primary criteria that must be met for a system and species to be appropriately studied with VHR: open landscape, target organism's color contrasts with the landscape, and target organism is of detectable size. Habitat association, temporal exclusivity, coloniality, landscape differentiation, and ground truthing increase the utility of VHR for wildlife research. There is an immediate need for VHR imagery in conservation research, particularly in remote areas of developing countries, where research can be difficult. For wildlife researchers interested in but unfamiliar with remote sensing resources and tools, understanding capabilities and current limitations of VHR imagery is critical to its use as a conservation and wildlife research tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».