MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Locations of features of interest from a multi-season (2018-2022) baleen whale-focused survey of Wilhelmina Bay, Western Antarctic Peninsula, using WorldView-03 satellite imagery

2025· dataset· en· W6931638049 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueNERC Environmental Data Service · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of New BrunswickWSP (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilWorld Wildlife Fund
Mots-clésSatellite imageryPeninsulaBaySatelliteAerial survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of Very-High-Resolution satellite imagery for the purpose of studying wildlife, particularly in remote regions, has gained significant traction in recent years. With this there has been an exponential increase in the volume of data, which has fostered a shift towards the use of automated systems to increase processing efficiency. However, these systems require manually annotated data on which to be trained, which is lacking. This dataset describes a total of 819 annotated and classified whale Features of Interest (FOIs) from a multi-season survey of Wilhelmina Bay on the Western Antarctic Peninsula (WAP). These data are comprised of FOIs that have been annotated and classified based on existing protocols by seven individual observers who scanned ~1,900 km2 of WorldView-03 imagery acquired between 2018/2019 and 2021/2022. This work was supported by an Innovation Voucher from the British Antarctic Survey and grants from the World Wildlife Fund (GB107301) and NC-International NERC (NE/T012439/1).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNERC Environmental Data ServiceMême sujetMechanical Circulatory Support DevicesTravaux en français237 207