Rapport de relevés GNSS à Gascons (Québec), région de la baie des Chaleurs - Compilation de 2009 à 2017
Bibliographic record
Abstract
Ressources naturelles Canada a le mandat de fournir de l'information géographique essentielle. L'accroissement de la connaissance de notre environnement physique constitue un des piliers de ce mandat. Depuis 2009, le Centre canadien de télédétection (CCT) du Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCCOT), de concert avec la Commission géologique du Canada, l'Université Laval et plusieurs ministères fédéraux et provinciaux, et l'entreprise privée, effectue le suivi de l'état d'un glissement de terrain rocheux situé sur le littoral de la Baie des Chaleurs en Gaspésie. Ce glissement littoral, rocheux et lent, revêt une importance capitale car la seule ligne de chemin de fer de la région le traverse et est directement affectée par les mouvements du glissement. Les gestionnaires et ingénieurs ont besoin d'avoir accès à un portrait actualisé de ce glissement, et notamment de l'amplitude de ses mouvements. Ce document regroupe l'essentiel des relevés GNSS (Global Navigation Satellite System) effectués au fil des ans entre 2009 et 2017 dans la zone de glissement et sur son pourtour, permettant ainsi déduire les mouvements par l'entremise des changements diachroniques des positions. Les relevés GNSS décrits dans ce document ont été effectués avec un appareillage de haute précision et sont concomitants à un suivi de longue haleine sur le même secteur par interférométrie satellitaire radar.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".