UndercoverEisAgenten - The Arctic Permafrost Citizen Science Project
Notice bibliographique
Résumé
People in the Arctic have been experiencing severe changes to their environments for several decades. In particular the thawing of permafrost affects the livelihoods of indigenous people and has far-reaching ecological impacts including the additional release of greenhouse gases. \nBy fusing local knowledge on landscape changes in Northwest Canada and remote sensing, we seek to better understand and monitor land surface changes attributable to permafrost thaw. The goal is to investigate permafrost thaw impacts through the acquisition and analysis of imagery from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and satellites together with young Citizen Scientists from schools in Northwest Canada and Germany. For this, we utilize DJI Mini 2 drones in combination with the Litchi for DJI mobile application as the controller software. This combination allows for the easy creation of flight mission with standardized parameters to enable reproducible results. \nPermafrost landscapes often feature striking polygonal surface structures which change dynamically when thawing processes are in progress. The polygonal landscape structures extend over different spatial scales and can be used to determine the severity of permafrost thaw. While very high-resolution UAV imagery provides detailed insights into the small-scale thermo-hydrological and geomorphological processes, local knowledge and experience is required to identify relevant sites and to set the environmental changes into temporal, cultural, societal, and economic context. These data and background information are urgently needed to improve our prediction on the impacts of permafrost thaw. To this end, school classes in Germany and the Canadian Arctic will collaborate on the analysis of high-resolution remote sensing data. The students will use a mobile application to map striking structures and changes in the land surface on satellites and UAV images. Utilizing feedback from co-creative workshops with German teachers, concepts are being developed to introduce the different topics of this project into school curricula of German high schools. \nThis project will enable the development of better climate adaptation planning tools for local communities and engage Canadian and German students and citizen scientists in Arctic climate research. \nThe project UndercoverEisAgenten, funded by the Federal Ministry of Education and Research in Germany, was initiated in summer 2021.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,015 |
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 ».