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Enregistrement W33961824 · doi:10.1016/j.envres.2021.111205

Change Detection Methods for Hyperspectral Imagery

2007· article· en· W33961824 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRemote-Sensing Image Classification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHyperspectral imagingRemote sensingChange detectionArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 5th Assessment Report (2014) assessed the state of climate change and health knowledge, globally through the Human Health: Impacts, Adaptation, and Co-Benefits Chapter and regionally through chapters, such as the North America Chapter. With IPCC's 6th Assessment Report scheduled to be released in 2021-22, we asked: how has climate change and health research in North America advanced since the IPCC's 5th Assessment Report in 2014? Specifically, we systematically identified and examined trends in the extent, range, and nature of climate-health research conducted in North America. We used a scoping review methodology to systematically identify literature and map publication trends. A search string was used to search five academic databases. Two independent reviewers first screened titles and abstracts, and then the full texts of articles for relevance. Research articles and reviews using systematic methods published since 2013 were eligible for inclusion, and no language restrictions were applied. To be included, articles had to measure and link climatic variables or hazards to health outcomes in North America. Relevant articles were analysed using descriptive statistics to explore publication trends. The number of climate-health articles has significantly increased since the last IPCC Assessment Report. Published research about climate change impacts, heat-related mortality and morbidity, and respiratory illness taking place in urban centres and in the USA continue to dominate the North American climate-health literature, reflected by the high proportion of articles published. Important research gaps on previously neglected climate-sensitive health outcomes, however, are beginning to be filled, including climate change impacts on mental health, nutrition, and foodborne disease. We also observed progress in research that included future projections of climate-health risks; however, projection research is still relatively nascent and under-studied for many climate-sensitive health outcomes in North America, and would benefit from considering social and demographic variables in models. Important research disparities in geographical coverage were noted, including research gaps in Canada and Mexico, and in rural and remote regions. Overall, these publication trends suggest an improved understanding of exposure-response relationships and future projections of climate-health risks for many climate-sensitive health outcomes in North America, which is promising and provides an evidence-base to inform the IPCC 6th Assessment Report. Despite these advancements and considering the urgent policy and practice implications, more research is needed to deepen our understanding of climate-sensitive health outcomes, as well as examine new arising issues that have limited evidence-bases. In particular, transdisciplinary and cross-sector research, that includes the social sciences, examining current and future climate-health adaptation, mitigation, and the adaptation-mitigation nexus should become a top priority for research, given the urgent need for this evidence to inform climate change policies, actions, and interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,288 · 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