Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of the Geoconnections project is to develop and test a scalable Light Detection and Ranging (LiDAR) cloud optimized point cloud (COPC) and cloud-optimized GeoTIFF (COGs) Application Programming Interface (API) that is web-based and easily accessible by multiple user groups. The API will be designed to make LiDAR data discoverable and also provide a set of simple analysis tools and export format types (e.g.,GeoTIFF & geopackage) to aid in landscape change detection. The API will be built on an interoperable cloud-based system that will allow input of high-density LiDAR data into existing pre-processed data staging platforms and connection with an accessible online application. The project will use time series COPC LiDAR data of three case study regions in British Columbia that have experienced landscape altering events due to climate change. The project will be designed to meet and leverage the Natural Resource Canada (NRCan) Centre of Mapping and Earth Observation (CCMEO) Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR+) principles by democratizing existing LiDAR data and integrating it into an open-source and cloud-based data processing workflow that can be automated and accessed by non-specialist user groups, policy makers and geospatial specialists. The deliverables of the project are envisioned to actively contribute to spatial data standards and practices that could be adopted across Canada. The project outcomes will also support evaluation on how LiDAR from the Government of British Columbia can be made more readily available to users.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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 découle