Notice bibliographique
Résumé
The Impact Measurement and Conservation System (IMACS) was developed to calculate environmental and human condition impacts and to apply conservation required to neutralize such impacts for products and services purchased by end-user consumers (1- 6). With its implementation, the IMACS system would allow the fastest return to the best approximation of pre-industrial sustainable conditions (Global warming reversal and wildlife area restoration). All environmental impacts take place on a location. Location Based Impacts (LBIs) are environmental impacts assigned to parcels (land) or designated areas (marine). Under IMACS, LBIs are distributed in a dynamic fashion over the products made and services rendered using these areas. This article focuses on the use of remote sensing instruments systems used to accurately measure the underlying variables needed for parcel and designated area delineation and the environmental impacts taking place on them (LBIs). These impacts include landscape change and the subsequent use as cultivated area, changes in biodiversity, greenhouse gas emissions, fresh water consumption, soil and surface water acidification, soil & sediment loss, coastal area at risk of flooding, atmospheric ozone layer damage and includes all applicable types of conserving impacts, including wildlife area conservation, carbon storage and protection of coastal areas from flooding due to sea level rise. Using currently available remote sensing technology and after training using ground data, area mapping, parcel delineation and the measurement of most environmental impact variables can be done using satellites, by using aerial sensors or by using combinations. Implementation of IMACS requires the development of data products that combine remote sensing based environmental data with civic databases (users of parcel and designated areas), allowing easy, automated and low-cost extraction of LBI data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».