MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6983297258

Marcaccio and Chow-Fraser 2018 Final report to MTO

2025· article· en· W6983297258 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthophotoPhragmitesWindsorAerial photographyLand coverVegetation coverSatellite imageryFootprint
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We mapped the distribution of invasive Phragmites australis (European common reed) in MTO-operated roadways of southern Ontario using airphotos from a provincial database, the Southwestern Ontario Orthophotography Project (SWOOP), which covers all highways from Windsor east to Norfolk/Niagara and north to Tobermory. We mapped all available SWOOP images acquired in 2006, 2010 and 2015. In addition, we delineated invasive Phragmites along MTO-operated roadways within the footprint of the Southcentral Ontario Orthphotography Project (SCOOP acquired in 2013) and the Central Ontario Orthophotography Project (COOP acquired in 2016); the mapping excludes the Greater Toronto Area but includes Prince Edward county, roads through the city of Barrie, and north to Parry Sound. Based on available orthophotos for SWOOP only, total areal cover of invasive Phragmites expanded an order of magnitude between 2006 and 2010 (26.8 to 259.7 ha, respectively); between 2010 and 2015, there was only an increase of 7.2% (278.4 ha), presumably because of ongoing herbicide treatments that began on selected roads beginning in 2012. Expansion rate differed between road types, with 400-series highways having significantly greater expansion rates than non-400 highways (24.5 vs 6 times, respectively). Areas covered by SCOOP images had an areal cover of 152 ha in 2013, while that for COOP images had an areal cover of 7.8 ha in 2016. This inventory is freely available for anyone to update using provincial orthophotos or medium to high- resolution satellite imagery such as Sentinel 2.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0930,035

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)Même sujetCoastal wetland ecosystem dynamicsTravaux en français237 207