Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The work of ISPRS Technical Commission III is devoted to remote sensing. For the XXIVth ISPRS CONGRESS, Technical Commission III received total 603 submissions 216 full papers and 387 abstracts. Among these submissions 107 are accepted as peer-reviewed contributions for publication in the ISPRS Annals, 218 were accepted for publication in the ISPRS Archives. There are 228 accepted submissions were withdrawn by authors due to the postpone of the Congress and other reasons.These papers are dedicated mostly to topics of the 10 TC III working groups and 4 inter-commission working groups as follows – WG III/1: Thematic Information Extraction; WG III/2: Microwave Remote Sensing; WG III/3: SAR-based Surface Generation and Deformation Monitoring; WG III/4: Hyperspectral Image Processing; WG III/5: Information Extraction from LiDAR Intensity Data; WG III/6: Remote Sensing Data Fusion; WG III/7: Landuse and Landcover Change Detection; WG III/8: Remote Sensing of Atmospheric Environment; WG III/9: Cryosphere and Hydrosphere; WG III/10: Agriculture and Natural Ecosystems Modelling and Monitoring; ICWG III/II: Planetary Remote Sensing and Mapping; ICWG III/Iva: Disaster Assessment, Monitoring and Management; ICWG III/IVb: Remote Sensing Data Quality; ICWG III/IVc: Environment and Health. The papers and abstracts were evaluated by the experts in the field and Working Group Chairs according to content, significance, originality, relevance, and clearness of presentation.We would like to thank the authors for their contributions, the reviewers for their reviewing, the working group officers for their efforts on calling for papers, and the organizers of the Congress for publishing this volume.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,316 | 0,347 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».