Gitga'at Territory Coastal Monitoring and Mapping - Airborne Coastal Observatory
Notice bibliographique
Résumé
The Gitga’at Oceans and Lands Department has developed an integrated program that combines coastal sensitivity mapping with wave impact assessments. The goal of this initiative is to inventory critical coastal resources and evaluate the potential effects of ship wakes on vulnerable habitats. The Hakai Institute has been invited to support the Gitga’at by contributing to mapping efforts and providing guidance for long-term monitoring. Research activities focus on archaeological sites, subtidal zones, and shoreline ecosystems. The Airborne Coastal Observatory (ACO) is a collaborative program led by the Hakai Institute along with partners the University of Northern British Columbia. The ACO program offers rapid and accurate aerial observations of both terrestrial and marine ecosystems, from Icefields to Oceans, and applied across multiple scientific disciplines. Data is collected by a Piper Navajo aircraft equipped with an array of integrated Earth imaging systems and technology, including: 1) A Riegl VQ-780 airborne laser scanner; 2. Two PhaseOne iXU-RS 1000 digital medium format cameras; 3. Specim AisaFENIX Imaging Spectrometer; 4. Applanix Inertial Navigation System. All data is processed and maintained by the Hakai Geospatial Technology team. The aircraft is provided and maintained by Kisik Aerial Surveys Inc. (Delta, BC). The study area encompasses waterways within the Gitga’at Territory Marine Use Plan on the north coast, British Columbia, Canada. Four locations have been selected for ACO mapping in 2025: Kitkiata Inlet, Kishkosh Inlet, Union Pass, and the Estevan Islands.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».