Glacier and Ice Aerial Surveys in British Columbia - 2023-2024 - Hakai Airborne Coastal Observatory
Notice bibliographique
Résumé
The Airborne Coastal Observatory (ACO), developed by the Hakai Institute, is an aerial remote sensing platform designed to map landscapes from icefields to oceans. Using a Piper Navajo aircraft operated by Kisik Aerial Surveys (Delta, BC), the ACO integrates LiDAR (Light Detection and Ranging), high-resolution imagery, and hyperspectral sensors to collect detailed environmental data in a single pass. These tools are used to monitor changes in regional glaciers and snowpack, supported by field observations and validated through ground-based sampling and sensor networks. A primary focus of the ACO is to improve understanding of snow and glacier dynamics across BC’s mountainous coast. Long-term monitoring by the Hakai ACO captures variations in snow inputs, which differ dramatically between rain-dominated and snow-dominated zones. Snowpack is a critical factor in watershed modeling, helping to explain variations in runoff and providing insights into how watersheds respond to changing climate conditions. Coastal elevation gradients offer some resilience in high-altitude watersheds, but the region remains particularly vulnerable due to its comparatively mild winters. For more information on post processing, data quality assurance, software used, and summary of results please contact data@hakai.org
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».