Arctic circumpolar permafrost region building footprints from <1 meter resolution Maxar satellite imagery and OpenStreetMap, (2018-2023)
Notice bibliographique
Résumé
This product is a geospatial vector layer containing two-dimensional footprints of buildings (i.e., spatial extent covered by an individual building on the ground) across the Arctic circumpolar permafrost region. The data is based on building footprints from OpenStreetMap (OSM) contributions within Arctic regions, then built upon by filling in missing areas with building footprints detected from less than 1 m (meter) spatial resolution, summertime, cloud-free Maxar satellite imagery of Arctic circumpolar permafrost communities. The building detection workflow is named HABITAT (High-resolution Arctic Built Infrastructure and Terrain Analysis Tool) and the combined dataset is thus named HABITAT-OSM. Building footprints are provided in the North Pole Lambert Azimuthal Equal Area projection. The provided data spans 32 first-level administrative regions (the largest subnational administrative unit within a country) spanning the Arctic: Alaska (US), Yukon, Northwest Territories, Nunavut, Newfoundland and Labrador, Northern Quebec (Canada), all Greenland regions, all Iceland regions, Nordland, Troms, Finnmark, Svalbard (Norway), Norbotten (Sweden), Lappi (Finland), Komi, Arkhangelsk, Nenets, Khanty-Mansi, Yamalo-Nenets, Krasnoyarsk Krai, Sakha Republic, Kamchatka, Magadan, and Chukotka (Russia).
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,012 |
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 ».