COLLABORATIVE PLATFORM FOR PROTOTYPING, DEVELOPING AND EXECUTING EO AND AI BASED SERVICES
Notice bibliographique
Résumé
Earth Observation (EO) data, coupled with advanced Artificial Intelligence (AI), offers unprecedented capabilities for monitoring human activity and the environment to support sustainable development. However, harnessing this potential requires addressing challenges in accessing and utilizing diverse data sources and platforms. Existing programs, such as Copernicus DIAS platforms, NextGEOSS, EOSC, and Copernicus RUS service, provide added-value EO services, but their differing data access policies and technical complexities hinder widespread use. In response, CS GROUP develops the METIS solution, which is a “Platform as a Service (PaaS)” data processing and analysis solution that is interoperable and based on open-source components. METIS solution offers a full-web collaborative Virtual Research Environment (VRE) dedicated to EO and geolocated data exploration & transformation. Users such as researchers, scientists and developers can leverage on the VRE to develop new processing chains, AI models and value-added applications easier and faster. To address satellite data access challenges, the EODAG, a STAC-compliant catalogue proxy, ensures transparent access to external catalogs and metadata. METIS serves as the foundation for operational systems, including the CALLISTO project, an EU H2020-funded initiative that leverages METIS for an interoperable Big Data platform. CALLISTO integrates cutting-edge technologies to analyze vast volumes of EO satellite data and heterogeneous sources, promoting accessibility and simplifying complex analyses within a secure and high-performance framework.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,030 |
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 ».