The Canada Centre for Remote Sensing and the Canadian Astronaut Office Collaboration in the Space for Species Educational Program
Notice bibliographique
Résumé
A partnership between the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS), Natural Resources Canada, and the Canadian Astronaut Office (CAO), Canadian Space Agency, exists in order to promote Earth observation expertise from two unique perspectives; from satellites and from manned platforms. This paper focuses on one area of this effort, Space for Species (SFS), a Web-based learning program that promotes the monitoring of migratory species and their habitats from a perspective beyond the Earth's atmosphere. SFS is a co-operative effort involving the Canadian Space Agency (CSA), the Canadian Wildlife Service (CWS), the Canadian Wildlife Federation (CWF) and corporate sponsors. CCRS provides satellite imagery and research support to SFS. The program encourages students in grades six through nine to track the movements of four selected species at risk of extinction in Canada by observing the habitats of these species from space by using satellite imagery and astronaut photographs, monitoring daily and seasonal climatological conditions that affect species' movements and evaluating threats to species along migratory routes. The program also provides the opportunity for students to communicate with field biologists, remote sensing scientists and Canadian astronauts; all of whom will offer expertise, as well as, help students interpret collected data. Students also gain first-hand experience in developing species recovery plans. This paper describes the SFS learning program and highlights the Earth observation component and content of the program Web site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».