Développement d'un algorithme satellitaire à seuils évolutifspour le suivi de l'étendue spatiale du couvert nival auQuébec-Labrador et son adaptation à l'estimation d'ensemble.
Bibliographic record
Abstract
Le couvert nival joue un role important dans le cycle hydrologique du Quebec. Par consequent, l'evaluation de son etendue spatiale interesse au plus haut point les autorites responsables de la gestion des ressources en eau, en particulier Hydro-Quebec. L'objectif de la presente etude est le developpement d'un algorithme satellitaire a seuils evolutifs pour le suivi de l'etendue spatiale du couvert nival au Quebec-Labrador et son adaptation a l'approche de l'estimation d'ensemble. Cet algorithme est specifique a la meteorologie et a l'occupation du sol prevalant sur ce territoire. Il est constitue de six seuils hierarchiques, appliques de facon sequentielle pour la detection de la neige, de la non-neige et des nuages sur les images AVHRR-KLM (1 km) acquises durant les periodes transitoires d'etablissement et de fonte printaniere du couvert nival pour la periode 1988 a 2011. Les sorties cartographiques des approches classique et d'estimation d'ensemble ont ete validees a partir des observations locales de neige au sol a 20 stations meteorologiques et sept stations GMON pour determiner la performance de l'algorithme de cartographie. Le taux de succes global de l'algorithme classique est superieur a 95%. Le taux de detection de la neige est superieur a 90%. Il chute toutefois a 65% en zone forestiere. L'approche d'estimation d'ensemble possede une performance inferieure a celle de l'algorithme classique. Cette performance plus faible en zone forestiere par les deux approches s'explique par le fait que les seuils empiriques de l'algorithme ont ete calcules sur l'ensemble des conditions historiques du Quebec-Labrador sans toutefois faire une distinction entre les differentes occupations du sol ni les conditions meteorologiques actuelles. Ce calcul cause donc une omission de la neige dans certaines regions que sont les zones forestieres du sud du Quebec. Cet effet est exacerbe dans l'estimation d'ensemble en raison du deplacement des frontieres de delimitation entre la neige, la non-neige et les nuages. Il est recommande d'adapter les seuils de l'algorithme en fonction de l'occupation du sol et des conditions meteorologiques actuelles afin d'ameliorer la qualite des sorties cartographiques pour le suivi du couvert nival en temps reel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".