MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7110953614 · doi:10.26077/sbmc-tn22

ArcticSat: A CubeSat for Canada’s North, With Canada’s North

2025· other· W7110953614 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - USU (Utah State University) · 2025
Typeother
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubeSatArcticSatelliteIndigenousThe arcticPosition (finance)Earth observationRadiometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s northern Inuit and Indigenous communities are experiencing climate change four times faster than the rest of the planet, impacting their traditional means of travel, hunting, and fishing. As temperatures rise, the sea ice forms later and melts earlier, allowing less time to perform these activities safely. While current satellite radiometry data can provide insight into the safety of the ice, Inuit communities require more timely and open access to this data. ArcticSat is a 3U CubeSat being co-developed with the Hamlet of Chesterfield Inlet, Nunavut, Canada, made to accomplish these goals. Community co-development ensures that community members lead the research and development of the mission, respecting their position as the rights-holders of Canada’s North. Access to ground stations installed in Canada’s Arctic will support ArcticSat’s operations and build northern satellite operations experience. The radiometer data gathered by ArcticSat will be distributed freely and quickly through Inuit data-sharing networks such as SIKU to ensure the data reaches those who need it. ArcticSat fosters collaboration throughout Canada, bolsters community co-development efforts in space, continues Canada’s remote sensing legacy, and improves community access to space.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,021

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital Commons - USU (Utah State University)Même sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207