Oceanographic Buoy Network in the Gulf of St. Lawrence
Notice bibliographique
Résumé
Le Laboratoire de Télédétection de l’Institut Maurice-Lamontagne reçoit et traite des images NOAA-AVHRR et SeaWiFS afin d’utiliser la couleur et la température de surface de l’eau comme outils de suivi de l’environnement. Pour ce faire, des algorithmes standards développés à l’aide de données océanographiques sont utilisés. Cependant, l’utilisation de ces algorithmes pour les eaux des mers intérieures comme celles du golfe du Saint-Laurent et de la baie d’Hudson cause problème puisque ces environnements sont fortement influencés par de forts débits d’eau douce qui transportent avec eux une grande quantité de matières organiques particulaires et dissoutes qui ont une influence significative sur les mesures de télédétection. De plus, l’atmosphère au-dessus de ces mers intérieures est influencée par des aérosols de type continentaux, ce qui affecte la qualité des mesures. Il est donc très important de pouvoir valider ces algorithmes avec des mesures de terrain et/ou encore, d’en développer de nouveaux qui sont mieux adaptés aux conditions particulières des régions sous forte influence des débits d’eau douce. Nous avons entrepris un tel projet dans le golfe du Saint-Laurent avec l’aide de l’Agence Spatiale Canadienne. Comme la fréquence d’échantillonnage (toutes les deux semaines) aux stations fixes du Programme de Monitorage de la Zone Atlantique (PMZA) n’est pas bien adaptée à ce type de travail de validation d’images satellites, nous avons opté pour le développement d’une nouvelle bouée océanographique qui permettrait d’obtenir des mesures de terrain en temps réel. Nous avons donc décidé de mettre en place un réseau d’observation du Saint-Laurent composé, dans un premier temps, de 3 bouées localisées dans des régions très différentes de l’écosystème du Saint-Laurent (l’estuaire, le sud et le nord-est du Golfe). L’accès en temps réel aux résultats des bouées peut se faire en consultant l’adresse Internet suivante: www.osl.gc.ca. Dans le présent article, nous décrivons le projet plus en détail et nous présentons quelques
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».