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Enregistrement W4393451609 · doi:10.5281/zenodo.10271431

Preliminary Canadian Landslide Database

2023· dataset· en· W4393451609 sur OpenAlexaffabout
Marc-André Brideau, Carie‐Ann Lau, Drew Brayshaw, Panya Lipovsky, Derek Cronmiller, Pierre A. Friele

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensYukon UniversityBGC Engineering (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideDatabaseGeologyGeographyComputer scienceSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This preliminary landslide database includes 8302 features with assigned landslide and material (surficial vs. rock) type. Where known, the date of occurrence, trigger, contributing factor, and reference are provided. The landslides have mostly been identified using Google Earth and publicly available lidar. Previously published landslide databases have also been incorporated and referenced. Landslide type attribution should be considered preliminary. Version 7.0 includes the addition of 1800 landslide features over version 6.1. This version marks the addition of Carie-Ann Lau (inventory of landslides associated with the November 2021 atmospheric river in southwestern British Columbia) and Derek Cronmiller (inventory of landslides associated with the September 2022 rainstorm in western Yukon) as co-authors. Data are provided as .csv file which can be imported in GIS software and as .kmz file for visualization in Goggle Earth. Summary statistics are provided in a separate spreadsheet.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,018
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,048

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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