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Record W7057126159

Identification des piscines à l'aide d'une image IKONOS cas de la ville de Sherbrooke

2006· other· fr· W7057126159 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2006
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUrban environmentWestern europeIdentity (music)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le milieu urbain est un milieu hautement hétérogène, les discontinuités y sont abondantes et les formes homogènes sont rares. Cette complexité rend son étude avec les moyens traditionnels très difficile et les résultats obtenus sont parfois non utilisables. L'apparition des images satellitaires, notamment des images à haute résolution spatiale, constitue un atout majeur de la télédétection urbaine. Or, leurs utilisations dans un milieu urbain reste limitée [i.e. restent limitées]. À notre connaissance une seule étude s'est penchée sur l'extraction des piscines en vue d'exploiter la finesse des produits de télédétection en milieu urbain. Dans la ville de Sherbrooke, certains propriétaires installent des piscines sur leur territoire sans avoir un permis de construction. Ainsi, le besoin en cartographie des piscines en vue d'une surveillance et d'une gestion accrues de leur construction se fait grandement sentir dans la ville. Le but de ce travail est la mise au point d'une méthodologie efficace et moins coûteuse qui permettra l'identification rapide des piscines. Par le biais d'une image IKONOS de la ville de Sherbrooke prise le 20 mai 2001 et du système d'information géographique, une classification spectrale"par pixel" de cette image a été réalisée dans le domaine visible en utilisant un masque créé à partir de la bande proche infrarouge. Cette méthode a permis l'identification de 93% des piscines présentes sur la zone de vérification. Afin de valider cette méthodologie, 2 sources de données ont été utilisées: les photographies aériennes de la ville de Sherbrooke prises en 2002 et des permis de piscines fournis par la municipalité. L'utilisation des ces permis a mis en évidence la présence des piscines construites sur le territoire sans autorisation. La présence de ces piscines constitue une perte pour la municipalité (eau et argent). D'où l'intérêt de l'utilisation de l'imagerie satellitaire pour la surveillance et la gestion de construction de piscines.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.964
Threshold uncertainty score0.071

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.221
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

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