Inventaire canadien des terres humides (ICTH) ; Région de Eastmain
Bibliographic record
Abstract
Données de l'Inventaire canadien des terres humides (ICTH) pour la région de Eastmain et créées selon la méthode développée par le Service canadien de la faune - région du Québec. Le Service canadien de la faune d’Environnement Canada, région du Québec (SCF-Qc) a produit entre 2003 et 2007 la cartographie des milieux humides pour plusieurs sites au Québec. Ces cartographies ont été réalisées dans le cadre de l’Inventaire canadien des terres humides (ICTH) initié en 2002, visant la classification des cinq grandes classes de milieux humides selon le Système de canadien de classification des milieux humides, soit bog, fen, marais, marécage et eau peu profonde. L’approche choisie combine l’utilisation des images satellites Landsat-TM/ETM et RADARSAT-1 ainsi que la classification d’images basée sur les objets. Les sites qui ont été cartographiés sont répartis dans plusieurs écozones et représentent différents types de paysages et d’écosystèmes. Ces sites sont le lac Saint-Pierre, le lac Brome, la Montérégie, le lac Saint-François (Appalaches), la Grande-Plée-Bleue, Montmagny, le cap Tourmente, la baie de l’Isle-Verte, le parc national de la Mauricie, les Iles-de-la-Madeleine, Radisson et Eastmain. La superficie couverte par les douze sites est de 4 % du territoire québécois. De plus, la méthode a été testé pour un site en Colombie-Britannique (Vancouver) ainsi qu'aux Territoires du Nord-Ouest (Kendall Island). Au total pour les douze sites, 8 % du territoire est couvert par les milieux humides. Le pourcentage pour chacun des sites varie entre 2 % et 15 %. La validation des classifications a été faite selon une méthode développée par le SCF-Qc basée sur l’interprétation visuelle des composés colorés Landsat. La validation a été faite sur deux niveaux, soit entre le milieu humide par rapport au milieu sec, et soit entre les cinq types de milieux humides. L’exactitude globale pour le premier niveau de validation varie entre 61 et 91 %, et entre 47 et 98 % pour le deuxième niveau.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".