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Enregistrement W6963307976 · doi:10.21966/42r2-pz17

Big Bar Slide - 2020 - Airborne Coastal Observatory Data

2020· dataset· en· W6963307976 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthophotoObservatoryLidarPhotogrammetryAerial surveySoftwareDigital elevation modelPoint cloudTerrain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ACO Below is a brief overview of the Airborne Coastal Observatory (ACO) and the type of data collected. For more detailed information about data processing, data quality assurance, software used please contact data@hakai.org The Airborne Coastal Observatory (ACO) is a collaborative program led by the Hakai Institute with partners the University of Northern British Columbia and Kisik Aerial Surveying. The program offers rapid and accurate aerial observations of coastal ecosystems, from Icefields to Oceans. a A Kisik Aerial Piper Navajo aircraft is packed with an array of integrated Earth imaging sensors and technology to provide highly visual and highly accurate data Big Bar Slide The survey is located at the Big Bar slide area along the Fraser River in British Columbia, Canada. Coverage includes French Bar Canyon, Chisholm Canyon, and Grinder Canyon. The purpose of the survey is to capture high spatial resolution data detailing the landscape along the Fraser River in relation to active salmon research in the area. Primary end-user contact is Jeremy Venditti. Data collection date: April 16th, 2020. Data products available: Lidar data (LAZ)- classified point cloud – digital surface model – digital terrain model. Image data (TIFF) – 4 band orthophotos – RGB & NIR. Hyperspectral data (not always captured). A detailed project report with the summary of acquisition, processing, and overall hardware / software is available (PDF). Sensors and instrument breakdown: Inertial Navigation System: Manufacturer: Applanix (Canada), IMU Model: POS AV 510 IMAR, GNSS Model: Trimble AV39. Laser sensor: Riegl LMS-Q 780 long-range airborne laser scanner. Point density ranges per project and landscape from 1-12 points per square meter. Aerial cameras: two fully integrated Phaseone Industrial iXU-RS1000 medium format cameras, resolution: 100MP, lens: 50mm f/4.0 Rodenstock. Hyperspectral Sensor: manufacturer: Specim, model: AisaFENIX 384, spectral range: 380 - 2500 nm

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,193

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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