A Fractal Landscape Realizer for Generating Synthetic Maps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
"A fractal landscape realizer has been developed that generates synthetic landscape maps to user specifications. The alternative landscape realizations are not identical to the actual maps after which they are patterned, but are similar statistically (i.e., the areas and fractal character of each category are replicated). A fractal or self-affine pattern generator is used to provide a spatial probability surface for each category in the synthetic map. The Fractal Realizer arbitrates contentions among categories in a way that makes it possible to preserve the fractal patterns of all the categories in the resulting synthetic landscape. Each synthetic landscape is one equally likely realization from among an infinite ensemble of possible fractal landscape combinations. Synthetic landscapes produced by the Fractal Realizer have been tested using a variant of the Turing Test. More than 100 map experts were presented with a series of 20 selections of paired maps, and asked to distinguish the real map from the synthetic realization. The resulting population of scores was not significantly different from a random binomial, suggesting that the experts were unable to discern the synthetic maps from the actual ones. Statistical landscape indices computed for 25 different synthetic realizations are compared with the values computed for the actual maps. The Fractal Realizer can be used as a stochastic generator of synthetic input maps to a spatially explicit simulation model to test the effects of landscape rearrangement on the uncertainty of model parameter estimates. The sensitivity of stochastic spatial simulations to prescribed input landscapes can be evaluated by supplying them with a series of synthetic maps that obey particular statistical characteristics and by monitoring changes in selected output responses. Statistically similar input landscapes with different spatial arrangements can be generated and supplied to spatial models as a hedge against pseudoreplication."
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle