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Enregistrement W6999415620

A complete solution for autonomous bathymetry mapping

2017· dissertation· en· W6999415620 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésBathymetryCoral reefSampling (signal processing)ReefBathymetric chartFocus (optics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABR ÉG ÉLes cartes du fond des plans d'eau sont largement utilisées et entretenues pour de nombreuses régions, y compris les lacs et les océans.Bien que ces cartes doivent également être mises à jour régulièrement, nous nous concentrons sur les zones côtières et les cartes à haute résolution qui sont des produits beaucoup plus exotiques.En particulier, nous avons été motivés par la nécessité de cartographier les récifs coralliens côtiers ainsi que les lacs canadiens.Dans les deux cas, les cartes bathymétriques existantes sont généralement relativement grossières (à la fois en altitude et en dimensions XY) et, dans le cas du récif, échouent ou capturent l'absence ou la présence de têtes de coraux individuelles de la forme précise du récif lui-même.Ceci est dû à la quantité importante d'échantillonnage nécessaire pour produire des cartes à haute résolution, ainsi qu'aux défis logistiques consistant à amener des véhicules d'échantillonnage typiques (c'est-à-dire des personnes à bord) dans des zones relativement peu profondes, fragiles et économiquement importantes.Les données primaires rapportées dans cette thèse ont été recueillies dans la réserve marine de Folkstone au large de l'île de la Barbade.Nous avons également mené des études préliminaires sur l'eau douce au Canada, mais le calendrier de la collecte des données par rapport à l'hiver canadien (lorsque les lacs d'intérêt sont solides en gelée) rendait impossible la collecte de ces données pour ce document.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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