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Enregistrement W3208770277 · doi:10.1144/m58-2021-28

Modelling in geomorphology: the digital revolution

2021· article· en· W3208770277 sur OpenAlexaff
Y. E. Martin

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Memoirs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital RevolutionProcess (computing)Digital elevation modelDisciplineComputer scienceData scienceEarth scienceOperations researchGeologyEngineeringSociologyRemote sensingSocial scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter considers advances in geomorphological modelling from 1965 to 2000, a period that coincides with enormous progress resulting from the digital revolution. The status of computer technology and the discipline of geomorphology leading up to the period covered in this chapter is outlined. The emergence of electronic, digital computers was a significant development in computing history. The invention of the microchip resulted in a generation of mainframe computers that were increasingly efficient and powerful. Throughout the 1960s, universities and research organizations acquired mainframe computers, with time-sharing replacing batch processing. Until the mid-twentieth century, geomorphological research focused on qualitative studies of landscape history. Thereafter, geomorphological research focused on process-based studies over smaller scales. At the time that mainframe computers allowed for complexity in mathematical modelling, geomorphologists began to concentrate on an agenda that did not necessitate their use. Some mathematical models in geomorphology were introduced between 1965 and 1980, although equations were often solved analytically. Despite accessibility to powerful computers in the 1980s, mathematical modelling in geomorphology was not widespread. Mathematical models in geomorphology appeared with increasing frequency in the 1990s. Disciplinary engagement with computationally intensive approaches was strong during this decade, and continued into the twenty-first century.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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