Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digital elevation models (DEMs) extracted from high-resolution stereo images (SPOT-5, EROS and IKONOS) using a three-dimensional (3-D) multi-sensor physical model developed at the Canada Centre for Remote Sensing, Natural Resources Canada were evaluated. Firstly, the photogrammetric stereo-bundle adjustment was set-up with few accurate ground control points. DEMs were then generated using an area-based multi-scale image matching method and then compared to 0.2-m accurate lidar elevation data. Elevation linear errors with 68% confidence level (LE68) of 6.5 m, 20 m and 6.4 m were achieved for SPOT, EROS and IKONOS, respectively. The worse results for EROS are mainly due to its asynchronous orbit, which generate large geometric and radiometric differences between the stereo-images. When these differences are not large (such as in the middle of the stereo-pair), 10-m LE68 was achieved. Since SPOT and IKONOS DEMs were in fact a digital terrain surface model where the elevation of land covers (trees, houses) is included, the elevation accuracy is performed depending on the land cover types. LE68 of 1-2 m were obtained for bare surfaces and lakes. However, when compared to sensor resolution, SPOT achieved better results than IKONOS: half-pixel versus 1.5 pixels. On the other hand, LE68 of 4 m to 6.6 m were obtained depending on the forest types (deciduous, conifer, mixed or sparse) and its surface elevation.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle