Gitga'at Territory Coastal Monitoring and Mapping - Airborne Coastal Observatory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle