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Enregistrement W6969044750 · doi:10.5443/12119

Canadian Coastal Information System (CIS) - Backshore, Beaufort Sea Coast 1984, 1999 and 2000

2016· dataset· en· W6969044750 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Polar Data Network · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerial photographyIntertidal zoneBeaufort seaShoreCoastal erosionBayNatural (archaeology)Coastal zoneStorm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shore-zone classification data for the Canadian Beaufort Sea coast form part of a GIS database, the Coastal Information System (CIS), developed and maintained by the Geological Survey of Canada (GSC-Atlantic), Natural Resources Canada, at the Bedford Institute of Oceanography in Dartmouth, NS. Coastal attributes in the CIS have been interpreted and mapped from low-level, oblique, aerial photography and video imagery with accompanying audio commentary. The CIS is hierarchical in that coastal forms are classified based on four increasingly detailed levels of description. The coastal data consist of line segments with attributes describing the physical form and material at scales ranging from 1:10 000 to 1:250 000. In the CIS, the coast is divided into three shore-parallel zones (backshore, foreshore, nearshore). Each zone is segmented separately based on homogeneous physical characteristics. A glossary has been developed to control the language used to describe each zone. The use of objective physical criteria for coastal classification enhances the utility of the CIS for a wide variety of applications. The backshore is defined as the landward zone lying between higher high-water at large (spring) tides and the upper limit of shore-zone processes; it is acted upon by slope-failure processes, waves, wind, rainfall, or ice and covered by seawater only during severe storms with exceptionally high water levels. It is typically horizontal or rising landward and may be divided from the foreshore by the crest of the most seaward berm. The landward backslope of a spit or barrier beach is also considered to be part of the backshore unless the bay or lagoon shore of the barrier is mapped separately. Typical mapped backshore forms include cliffs, slopes, dunes, washover channels and fans, and wetlands, as well as artificial forms such as docks, ramps, seawalls, revetments, or other shore protection forms. Materials include combinations of ice, organics, mud, sand, gravel and boulders, rock, or artificial materials such as concrete, wood, or steel. Combinations of zonal form and material types can be queried to build more sophisticated classifications based on multiple criteria or empirical indices. For more information please refer to the datafile entitled: CCIN12119_20150218_Backshore_Extended_Metadata_FGDC.xml

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,029
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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