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Enregistrement W2981502829 · doi:10.4095/299757

Ottawa harvested hydrogeological information geodatabase

2017· report· en· W2981502829 sur OpenAlexaboutno aff
M. Below, Caroline Michel, Michael W. Kearney, C Milloy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpatial databaseHydrogeologyGeographyDatabaseCartographyComputer scienceSpatial analysisRemote sensingGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several of the conservation authorities (CA) in eastern Ontario are partnered with the City of Ottawa to provide technical advice about hydrogeological studies that are submitted to the City in support of development applications and about related policy and guidance development. These CA's also facilitate Source Protection initiatives for the local Source Protection Regions and maintain an ongoing partnership with the Ministry of the Environment and Climate Change (MOECC) to collect data from local Provincial Groundwater Monitoring Network (PGMN) wells. In addition, the City also owns information from municipal wells and data from numerous land use monitoring programs. As a result of the above responsibilities, the CAs and City house a tremendous amount of hydrogeological information in separate paper, pdf, tabular, and various old database formats; all of which has never been catalogued. Moreover, this data cannot currently be accessed, summarized, mapped or analysed together. However, there are on-going demands for the presentation and use of this information during the course of regular municipal and conservation authority business. To address the above hydrogeological data management gap, in 2016, the City of Ottawa in partnership with the Rideau Valley Conservation Authority implemented a project to develop a hydrogeological geodatabase and data harvesting plan. This presentation will provide an overview of the project context, outcomes and anticipated next-steps.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,019
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,043

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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