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Enregistrement W4385367566 · doi:10.1029/2023av000894

Pillars of Cloud‐Based Earth Observation Science Education

2023· article· en· W4385367566 sur OpenAlex
Morgan A. Crowley, Michelle Stuhlmacher, Erin Trochim, Jamon Van Den Hoek, Valerie J. Pasquarella, Sabrina H. Szeto, Jeffrey T. Howarth, Rutherford V. Platt, Samapriya Roy, Beth Tellman, TC Chakraborty, Amber R. Ignatius, Emil Cherrington, Kel Markert, Qiusheng Wu, M. D. Madhusudan, Timothy Mayer, Jeffrey A. Cardille, Tyler Erickson, Rebecca Moore, Nicholas Clinton, David Saah

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAGU Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensSte. Anne's HospitalNatural Resources CanadaMcGill UniversityCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryBattelleU.S. Department of Energy
Mots-clésCloud computingLeverage (statistics)Paradigm shiftEarth observationData scienceComputer scienceDiversity (politics)Knowledge managementEarth scienceWorld Wide WebMultimediaEngineeringPolitical scienceGeologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Earth observation (EO) is undergoing a paradigm shift with the development of cloud‐based analytical platforms supporting EO data collection and access, parallel processing, easier communication of results, and expanded accessibility. As the global community of users and the diversity of applications grow, there is a clear need for expanded educational capacity to leverage these developments and increase the impact of EO research and teaching. Drawing upon extensive conversations between educators, practitioners, and researchers, we propose three pillars that must be prioritized to prepare students, researchers, and professionals to take full advantage of the cloud‐based EO paradigm and guide future growth.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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