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Enregistrement W6929647387 · doi:10.5066/p9q3vay8

Pilot Topobathymetric Terrain Model of the Kootenai River near Bonners Ferry, Idaho, 2009 - 2019

2021· dataset· en· W6929647387 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital elevation modelElevation (ballistics)LidarTributaryHydrology (agriculture)Geological surveyTerrainBaseline (sea)Floodplain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. Geological Survey (USGS) 3D Elevation Program (3DEP) has started to initiate the development of pilot 3D National Topography Models to generate 3-dimensional surface elevation models that integrate river topographic bare-earth elevation surfaces with channel bed bathymetry. Detailed knowledge of integrated river system topography, bathymetry, and topobathymetry, is essential for habitat restoration, hydrologic modeling, and other key science applications such as flood mapping and identification of fluvial geomorphic features. An integrated 1-meter topobathymetric digital elevation model (TBDEM) for the Kootenai River near Bonners Ferry, Idaho, has been developed for this first pilot study. The Kootenai River is one of the upper most major tributaries of the Columbia River, flowing from British Columbia through Montana and the Idaho Panhandle then back into Canada, The Kootenai River TBDEM comprises the spatial integration of 10 different geospatial elevation sources including the USGS 3DEP topobathymetric lidar data, existing topographic lidar, and multi-beam acoustic surveys obtained from the U.S. Army Corps of Engineers , and the USGS Idaho Water Science Center. The TBDEM will provide a fundamental baseline for hydrographic and geomorphic applications to support restoration strategies for the white sturgeon habitat and enhanced 2D/3D hydrologic modeling . To develop the Kootenai River TBDEM, the USGS 3DEP acquired topobathymetric (green wavelength) lidar in 2017 for the Kootenai River near Bonners Ferry, Idaho that successfully captured primary deposition areas, secondary channels, and bank to bank (submerged topography) coverage of straight, meander, and shallow braided sections of the river. Topobathymetric lidar data were spatially integrated with topographic lidar and sonar data to create a seamless TBDEM void of gaps and with complete coverage for the Kootenai River pilot study area. The integration process includes a critical step where the topography, topobathymetry, and bathymetry data are sorted and prioritized based on survey date, accuracy, spatial distribution, and point density to develop a TBDEM based on the best available elevation data. Every input data source in the TBDEM has been horizontally referenced to UTM Zone 11, NAD83 2011 and vertically referenced to the North American Vertical Datum of 1988 (NAVD88) Geoid12b. The spatial resolution is 1-meter with general thalweg elevations ranging from 541 meters in the upstream segment to 521 meters in the downstream segment. The overall temporal range of the input topography, topobathymetry, and bathymetry is 2009 to 2019.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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