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Enregistrement W3200102507 · doi:10.1594/pangaea.864508

Circumpolar Landscape Units, links to GeoTIFFs

2016· dataset· en· W3200102507 sur OpenAlexaboutno aff
Annett Bartsch, Christine Kroisleitner, Birgit Heim

Notice bibliographique

RevuePublishing Network for Geoscientific and Environmental Data (PANGAEA) (Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research) · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeventh Framework Programme
Mots-clésCircumpolar starGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Requirements for space based monitoring of permafrost features had been already defined within the IGOS Cryosphere Theme Report at the start of the IPY in 2007 (IGOS, 2007). The WMO Polar Space Task Group (PSTG, http://www.wmo.int/pages/prog/sat/pstg_en.php) identified the need to review the requirements for permafrost monitoring and to update these requirements in 2013.Relevant surveys with focus on satellite data are already available from the ESA DUE Permafrost User requirements survey (2009), the United States National Research Council (2014) and the ESA – CliC – IPA – GTN –P workshop in February 2014. These reports have been reviewed and specific needs discussed within the community and a white paper submitted to the WMO PSTG. Acquisition requirements for monitoring of especially terrain changes (incl. rock glaciers and coastal erosion) and lakes (extent, ice properties etc.) with respect to current satellite missions have been specified.About 50 locations ('cold spots') where permafrost (Arctic and Antarctic) in situ monitoring has been taking place for many years or where field stations are currently established have been identified. These sites have been proposed to the WMO Polar Space Task Group as focus areas for future monitoring by high resolution satellite data. The specifications of these sites including meta-data on site instrumentation have been published as supplement to the white paper (Bartsch et al. 2014, doi:10.1594/PANGAEA.847003).The representativity of the 'cold spots' around the arctic has been in the following assessed based on a landscape units product which has been developed as part of the FP7 project PAGE21. The ESA DUE Permafrost service has been utilized to produce a pan-arctic database (25km, 2000-2014) comprising Mean Annual Surface Temperature, Annual and summer Amplitude of Surface Temperature, Mean Summer (July-August) Surface Temperature. Surface status (frozen/unfrozen) related products have been also derived from the ESA DUE Permafrost service. This includes the length of unfrozen period, first unfrozen day and first frozen day. In addition, SAR (ENVISAT ASAR GM) statistics as well as topographic parameters have been considered. The circumpolar datasets have been assessed for their redundancy in information content. 12 distinct units could be derived. The landscape units reveal similarities between North Slope Alaska and the region from the Yamal Peninsula to the Yenisei estuary. Northern Canada is characterized by the same landscape units like western Siberia. North-eastern Canada shows similarities to the Laptev coast region. This paper presents the result of this assessment and formulates recommendations for extensions of the in situ monitoring networks and categorizes the sites by satellite data requirements (specifically Sentinels) with respect to the landscape type and related processes.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4880,389

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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