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Enregistrement W2805359213 · doi:10.4095/293351

Description of the water depth survey and other geomatics datasets for Arviat, Nunavut

2013· report· en· W2805359213 sur OpenAlexaffabout
P Budkewitsch, C Prévost, G Pavlic, M Pregitzer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomaticsGeographyCartographyRemote sensingPhysical geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bathymetric map, and water related statistics of a lake close to the city of Arviat where produced following field work performed during the summer of 2009 by researchers from Canada Centre for Remote Sensing in collaboration with staff from the Nunavut Research Institute. This field survey also permitted the acquisition of other geomatic datasets Since 2007, with support from Indian and Northern Affairs Canada (INAC), a small team of scientists from the Canada Centre for Remote Sensing were involved in a project to help characterize the water supply of Nunavut communities. This is a complex task involving the delineation of watersheds and estimation of the water volume of the supply lake for the community. To estimate this water volume, a bathymetric map is produced based on field surveys using a depth sounder equipped with a GPS. CCRS developed a low cost and easy to use technique to enable such depth surveys to be rapidly carried out. The technology transfer aspect of the activity is aimed to allow Nunavut professionals to produce lake depth maps with low cost and easy to use tools and software. During the course of this project, between 2007 and 2009, these initiatives allowed researchers, engineers, managers, planners and technical personnel to perform lake and watershed surveys of the communities of Iqaluit, Clyde River, Whale Cove and Arviat. This document describes the digital datasets acquired for Arviat and distributedto the Department of Community and Government Services, the Nunavut Research Institute, and the Department of Indian and Northern Affairs. The enclosed datasets were produced under the ''Enhancing Resilience in a Changing Climate Program'' of the Earth Sciences Sector, Natural Resources Canada. Several large format image maps were printed and distributed to the organisations identified above, and were also presented at several workshops.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,011

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,126 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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