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Enregistrement W4393793839 · doi:10.5281/zenodo.6473986

Sask Glacier Dynamic data set

2022· dataset· en· W4393793839 sur OpenAlexaboutno aff
Lucas Zoet, Nate Stevens

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierData setSet (abstract data type)GeologyCartographyComputer sciencePhysical geographyGeographyArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Sask_Glacier_Dynamics-data.zip file was generated on 2022-April_20 by N Stevens GENERAL INFORMATION 1. Title of Dataset: Sask_Glacier_Dynamics.zip 2. Author Information A. Principal Investigator Contact Information Name: Lucas Zoet Institution: University of Wisconsin - Madison Address: 1215 W. Dayton Street Email: lzoet@wisc.edu B. Corresponding Investigator Contact Information Name: Nathan Stevens Institution: University of Wisconsin - Madison Address: 1215 W. Dayton Street Email: ntstevens@wisc.edu 3. Date of data collection: 1948 to 2019-08 4. Geographic location of data collection: Saskatchewan Glacier, Banff National Park of Canada, Alberta, Canada Madison, Wisconsin All data processing was conducted at the University of Wisconsin - Madison 5. Information about funding sources that supported the collection of the data: N.T.S. was funded by PR-1738913, the Weeks Graduate Fellowship, Department of Geosciences, University of Wisconsin - Madison. N.T.S., C.J.R., D.D.H., and L.K.Z. were funded in part by start-up funds from the Department of Geosciences at the University of Wisconsin - Madison and the Wisconsin Alumni Research Foundation (WARF). R.B.A. and E.S. were funded in part by the Evan Pugh Research Endowment from the Pennsylvania State University. SHARING/ACCESS INFORMATION 1. License/restrictions placed on the data: Citation of paper 2. Links to publications that cite or use the data: None 3. Recommended citation for this dataset: Title: N.T. Stevens, C.J. Roland, L.K. Zoet, R.B. Alley, D.D. Hansen, E. Schwans (2022) Multi-decadal basal slip enhancement at Saskatchewan Glacier, Canadian Rocky Mountains, Journal of Glaciology Authors: N.T. Stevens C.J. Roland L.K. Zoet D.D. Hansen R.B. Alley E. Schwans DATA & FILE OVERVIEW 1. File List: Folders: BOREHOLE - digitized data from the borehole deformation survey in Meier (1957) at Saskatchewan Glacier in .csv format GIS - Geographic Information Systems files ==> GeoRef - GeoTIFF outputs from georeferencing maps from Meier (1957) in *.tif format ==> Moulins - Handheld GPS observations of moulin locations during August 2019 survey in *.txt format ==> Shapefiles - Assorted ESRI shapefiles ==> Meier1957_Extracted - ShapeFiles containing georeferenced point data for survey sites from Meier (1957) ==> Modern_Extracted - ShapeFiles for transect lines used in Stevens and others (2022) ==> Transects - Extracted data along transects from Tennant & Menounos (2013, TM13), Meier (1957, M57), Danielson & Geisch (2011, DG11), and Stevens and others (2022, SGGS) in *.csv format. GPS ==> CUBE - contains DataCube GPS positioin data from the August 2017 survey ==> Meta - Metadata associated with GNSS post processing from the August 2019 survey ==> continuous - contains manually classified data gaps used to create the "stitched" ice-surface displacement record in Stevens and others (2022) in *.txt format ==> postprocessing - contains the RTKLIB postprocessing configuration file and command-line calls for GNSS data from August 2019 ==> POST_PROCESSED - contains post-processed GNSS data from August 2019 ==> campaign - *.csv files for position solutions of GNSS point measurements following post-processing ==> continuous - *.pos (CSV-compliant) file for position solutions of continuous GNSS measurements following post-processing ==> RAW - raw GNSS observations from August 2019 in native formats exported from Emlid antennae ==> BASE - data from GNSS antenna used as the reference station and a python script (*.py) used to estimate the base-station reference location ==> ROVER1 - data from GNSS antenna labeled unit #1 ==> ROVER2 - data from GNSS antenna labeled unit #2 ==> README.md - text file explaining changes in naming convention between acquisition and presentation in Stevens and others (2022) MELT - contains local meteorologic observations and ice-surface ablation measurements ==> LOWER - contains digitized notes on ice-surface ablation in *.csv format from August 2019 ==> WXSG - contains observational data from the automated weather station deployed at Saskatchewan Glacier during August 2019 in *.csv format SEISMIC - contains active-source and passive-source seismic data from August 2017 and 2019 surveys ==> Active - contains median stacked common shotpoint gathers in MiniSEED format and phase arrival time picks in text-format compatable with the Pyrocko Project Snuffler (pyrocko.org) ==> Meta - contains post-processed GNSS surveys of station locations (site.csv) ==> Passive - contains rotated & downsampled passive seismic data and OpenHVSR project used in ice-thickness estimation in Stevens and others (2022) ==> ASCII - contains waveform data in *.txt format compatable with OpenHVSR (Bignardi and others, 2016; 2018) ==> OpenHVSR - contains OpenHVSR projects for the 2017 (OpenHVSR_SS1_proj_100Hz.m) and 2019 (OpenHVSR_proj.m) seismic surveys defined by matlab (*.m) scripts ==> Elaboratioin - elaboration files containing the HV analysis of 2019 survey data ==> SaskSeis_Array - elaboration files containing the HV analysis of 2017 survey data METHODOLOGICAL INFORMATION: For methodological information see N.T. Stevens, C.J. Roland, L.K. Zoet, R.B. Alley, D.D. Hansen, E. Schwans (2022) Multi-decadal basal slip enhancement at Saskatchewan Glacier, Canadian Rocky Mountains, Journal of Glaciology

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)0,005
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,075

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2022
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