ROV-mounted high-resolution laser scan data acquired at vertical deep-sea habitats, Galapagos Islands, 2023 (FKt230918)
Notice bibliographique
Résumé
ROV SuBastian-mounted laser scanner data for high-resolution mapping of steep, vertical and overhanging cold water coral reefs in the Galápagos, Ecuador, was collected during Falkor (too) cruise FKt230918 in 2023. The Voyis Insight Micro laser scanner system was mounted on the vehicle porch using an adjustable bracket to set the pitch during three ROV SuBastian dives (S0578, S0584, S0597). Mapping was done by vertically moving the vehicle from the base of a cliff to the top, then shifting slightly over for another line. Navigation data from the SprintNav system were combined in the Voyis ViewLS software to provide georeferenced 3D point clouds data. All mounting offsets are outlined in the associated cruise report (https://doi.org/10.48336/7sjp-t131), but this represents the data prior to the inclusion of patch test offsets. The data files are in ASCII XYZ comma-separated format with the following six columns: Column 1: Scalar Field 1, ZDA timestamp. Column 2: X Position Value (relative). Column 3: Y Position Value (relative). Column 4: Z Position Value (depth). Column 5: Scalar Field 2, Intensity. Column 6: Scalar Field 3, Quality. Funding for the project was provided through Schmidt Ocean Institute; processing of this data was supported through a Canada Research Chair in Ocean Mapping award.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».