UAV Imagery - 2016 - Coastal British Columbia - Canada
Notice bibliographique
Résumé
This is a dataset of UAV imagery collected and processed by the Hakai Institute. In 2016 unmanned aerial vehicles at the Hakai Institute covered a range of areas along the British Columbia Coast. Here we list the locations of our projects - further metadata on each of these locations is available upon request. The purpose of this record is to highlight areas of imagery that have been covered and aid researchers in locating available imagery. Restrictions on imagery distribution exist only in areas of cultural sensitivity. Imagery is typically provided in georeferenced TIFF format. RAW / JPEG images are also available. In some cases digital surface models have been created along with these imagery. Spatial resolutions vary from 1 cm to 12 cm depending on flight elevation. Please use the links section below to observe an interactive map detailing the locations of our imagery. Metadata attributes recording flight log and processing notes include: MOBE_ID (unique flight mission identification number), date, location, size of area covered (grid size), pilot, weather, project (subject), crew, tide (meters), UAV used, elevation flown, UAV application used for flight, # of flights conducted for the mission, total flight time (minutes), flight notes, file location, processing status, storage location, and processing notes. Please contact data@hakai.org for more information. UAV equipment for 2016: Phantom 2 and Phantom 3. All flights in 2016 have been conducted by Derek Heathfield, Luba Reshitnyk, Will McInnes, and Keith Holmes. Software for data processing: PIX4D, Autostitch, and ArcGIS.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,019 |
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 ».