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Enregistrement W2981805640 · doi:10.4095/223610

Digital elevation model of the Mackenzie River valley, Northwest Territories

2007· report· en· W2981805640 sur OpenAlexaffabout
C Duchesne, M Ednie, J F Wright

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital elevation modelElevation (ballistics)GeologyPhysical geographyArchaeologyHydrology (agriculture)GeographyRemote sensingEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data represent a digital elevation model (DEM) of the Mackenzie River valley, Northwest Territories, which spans from the Alberta border to the Beaufort Sea (10° of latitude). Contour lines from 1:50 000 digital map sheets (source: < >) for the Mackenzie River valley were edge matched. A line file representing the coastline was also extracted from the waterbodies element of the NTDB and was merged with the contour lines and assigned an elevation of 0 metres. These contour lines were used to generate the DEM. To make the resulting DEM file sizes manageable, the study area is divided in 5 sections. Because of memory limitations, to generate the DEM, each section was subdivided in 5 or 6 parcels. A 30 km buffer around the parcel's boundary was assigned while generating the DEMs with the ANUDEM algorithm in ArcINFO workstation. All contour lines inside the 30 km buffer were used and a minimum Z value of 0 metres was enforced. The resulting DEMs were trimmed by 9 km, then the parcels were mosaicked using a mean. A final step cropped the resulting section to its appropriate neatline (with a 150 m buffer on adjacent sections). Hillshade grids were generated for each section with values of 315º for azimuth, 45º for altitude and 1 for vertical exaggeration (z). The hillshades were used to visually check the quality of the DEM; local filtering was applied where needed. The final DEM sections are named from north to south: mcdem30a, mcdem30b, mcdem30c, mcdem30d, and mcdem30e. Their respective hillshades are named with the "hs" prefix: mcdem30a_hs, mcdem30b_hs, mcdem30c_hs, mcdem30d_hs, mcdem30e_hs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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