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Enregistrement W4210407447 · doi:10.3390/rs14030728

UAV-Based Remote Sensing for Managing Alaskan Native Heritage Landscapes in the Yukon-Kuskokwim Delta

2022· article· en· W4210407447 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.

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

RevueRemote Sensing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research Council
Mots-clésRemote sensingTundraBiomeVegetation (pathology)GeographyCultural heritageSubarctic climateEnvironmental resource managementEcologyArchaeologyEnvironmental scienceArcticEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Yukon-Kuskokwim (Y-K) Delta is home to the Alaskan Native Yup’ik people who have inhabited this remote, subarctic tundra for over 1500 years. Today, their ancestral lifeways and cultural landscapes are at risk from severe climate change-related threats. In turn, we propose that remote sensing technologies, particularly with sensors mounted on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) platforms, are uniquely suited for protecting Yup’ik landscape heritage. Based on collaborative, community-based fieldwork in Quinhagak, AK, we present evidence that cultural sites—ranging from historic fishing camps to pre-contact winter villages—exhibit predictably atypical vegetation patterns based on the local ecological biome. Furthermore, these vegetation patterns can be recorded and statistically quantified through the analysis of multispectral imagery obtained from UAV-mounted sensors with three different false color composite rasters and vegetation indices depending on biome type. Finally, we suggest how the Yupiit can combine these methodologies/workflows with local knowledge to monitor the broader heritage landscape in the face of climate change.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,233 · 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