Elevation data to accompany "A curvature-based method for measuring valley width applied to glacial and fluvial landscapes"
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains elevation data, derivatives, and manual measurements used in the manuscript "A curvature-based method for measuring valley width applied to glacial and fluvial landscapes" submitted to the Journal of Geophysical Research. This data is derived from the 1/3 arc-second (~10 m) resolution seamless digital elevation models from the 3D Elevation Program (3DEP) in the coterminous United States [0]. The Canadian Rockies study site uses 90 m resolution data derived from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) dataset [1]. Each study site corresponds to a single directory (e.g. 'valley_width/olympics/'). Derivatives are stored in GeoTIFF format (with no file extensions) with the following naming conventions (shown for the Olympic Mountains study area). Manual width measurements are stored as Pickle files (e.g. 'olympics_width_fluvial.p') in the measurements/ subdirectory in each case. - olympics_area (Catchment area) - olympics_elevation (Elevation) - olympics_filled (Hydrologically corrected elevation) - olympics_flow_direction (Flow direction) - olympics_mask_fluvial (Binary mask of fluvial catchments) - olympics_mask_glacial (Binary mask of glacial catchments) - olympics_unnormalized_width (Valley width estimated without using scale normalization) - olympics_width (Valley width estimated using scale normalization) Python scripts to reproduce the major figures and analysis and their EPS output are also included. References [0] https://www.usgs.gov/core-science-systems/ngp/3dep/about-3dep-products-services [1] http://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,237 | 0,152 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».