30m Digital Elevation Model - Calvert Island - British Columbia - Canada
Notice bibliographique
Résumé
This DEM has been created from Hakai's Master Terrain Dataset (MTD) by means of the “Terrain to raster” tool in ESRI's ArcGIS for Desktop using a Natural Neighbour sampling method. The DEM has been natively created at 30m resolution. This DEM has been clipped to the shoreline of the island. A combination of different elevations around the island have been used to create the shoreline. The resulting DEM is a bare earth, hydro-flattened elevation model and therefore considered "topographically complete". Each pixel represents the elevation in meters above average sea level of the bare earth at that location. The vertical reference system is "Canadian Geodetic Vertical Datum 1928" (CGVD28). Hakai has produced DEM's at different resolutions natively directly from the LiDAR data MTD. Please use the appropriate resolution product from those produced by Hakai for your research purposes. In order to maintain homogeneity, up-sampling / up-scaling from higher resolution products is not recommended as it may introduce and propagate errors of varying magnitudes into the analyses being conducted; please use products already available, and if you require a resolution not available contact data@hakai.org in order to obtain a DEM produced directly from the MTD. Master Terrain Dataset Creation: LiDAR point clouds from missions flown on 2012 and 2014 over Calvert Island where loaded (XYZ only) into a point feature class in an ESRI Geodatabase.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».