Corroboration of biogeoclimatic ecosystem classification climate zonation by spatially modelled climate data
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
The biogeoclimatic ecosystem classification (BEC) method for distinguishing areas of reasonably homogeneous macroclimate has been used in British Columbia for over 20 years. Because of the paucity of actual long-term climate data, the method used other means to map climate. We tested how well the BEC climate units could be discriminated from one another using spatially modelled climate data. We tested the ability of climate data to distinguish three units for each of four climatically different zones at two levels of the climatic classification using discriminant analysis. For each analysis, 60 points were randomly selected from within the boundaries of the mapped unit and climate data were generated by ClimateBC. Even at the finest level of the mapping, over 70% of the randomly selected points were correctly classified according to the mapped unit based on selected climate variables. A large proportion of the misclassified points were within 1 km horizontal distance or 100 m elevation of the boundary and are typically climatically transitional areas. We recommend that the BEC climate unit should form the basic unit for examining climate change at multiple scales from the provincial scale to the scale of watersheds or basins, and that further analysis be conducted to both improve biogeoclimatic unit mapping and climate models.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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