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Enregistrement W6963365382 · doi:10.21966/mc7v-dx06

Rocky Intertidal RPAS Mapping - 2018 - 2020 - BC Central Coast - Canada

2016· dataset· en· W6963365382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntertidal zoneDroneHabitatRocky shoreShoreBiodiversityAerial survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rocky intertidal dataset consists of drone imagery and associated data, collected as part of nearshore surveying at the Hakai Institute. The goals of this project are to: 1. Collect drone imagery associated with Nearshore survey sites, including affiliate research projects Relate RPAS-derived metrics to in situ field surveys 2. Derive metrics for nearshore habitat productivity and biodiversity using remotely sensed imagery This project has two levels, the first being a one-time inventory, and the second being a seasonal component. Level 1: one-time (i.e. non-seasonal) 3D models of all the sites for Nearshore Rocky intertidal, Pyropia, and Harley, Gehman, and Martone sites. Level 2: At least once per year, collect fine-resolution orthomosaics to classify barnacles, mussels, phyllospadix, fucus, and other primary cover types. We performed the Level 1 and Level 2 mapping at the following Hakai Rocky Intertidal sites as well as the level 1 and level 2 mapping at the three seasonal sites, we mapped sites requested by Alyssa Gehman / Chris Harley, Patrick Martone, and the seasonal Pyropia sites.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,022

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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