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Enregistrement W1657963302 · doi:10.4141/cjss2013-008

Alternative transformations of nitrous oxide soil flux data to normal distributions

2013· article· en· W1657963302 sur OpenAlexaffvenueabout
Alan P. Moulin, Aaron J. Glenn, Mario Tenuta, David A. Lobb, Adedeji Dunmola, P.I. Yapa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensShell (Canada)University of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLog-normal distributionNormal distributionNitrous oxideNormalityMathematicsStatisticsTransformation (genetics)QuantileFlux (metallurgy)Variance (accounting)Distribution (mathematics)Soil scienceEnvironmental scienceChemistryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moulin, A. P., Glenn, A., Tenuta, M., Lobb, D. A., Dunmola, A. S. and Yapa, P. 2014. Alternative transformations of nitrous oxide soil flux data to normal distributions. Can. J. Soil Sci. 94: 105–108. Non-normal distributions of soil N2O fluxes are commonly log transformed prior to statistical analysis. These data are transformed to ensure that analysis of variance and regression based on least squares, meet the assumptions of normality for the distribution of data and equality of variances. Analysis of micrometeorological and static chamber-based fluxes of N2O in Manitoba show that continuous functions such as the Johnson Su and Sl, Generalized Log or normal quantile may be useful as alternatives to the lognormal, which was relatively less effective in transforming data, though each transformation should be evaluated on a case-by-case basis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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