Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The purpose of this study is to apply geographical information and artificial neural network (ANN) technologies in assessing ecosystem distribution on the island of Saint Lucia, as well as to develop an improved ecological classification using Holdridge’s system of natural life zones. Location Saint Lucia is a Caribbean island state located at 14°N and 61°W and of a land area of 616 km2. Methods The main inputs for classifying life zones were a 25‐m × 25‐m digital elevation model of Saint Lucia (DEM), mean annual temperature and annual total precipitation. The DEM was initially obtained by digitizing contour lines on a topographic map. Elevation–temperature regressions developed for Puerto Rico were used to generate point‐estimates of mean temperature across the island of Saint Lucia. A generalized (trained) ANN was employed to create an annual total rainfall surface for the island. The variables of longitude, latitude and elevation were used to construct the rainfall model. Comparison of predicted and observed total precipitation revealed that the ANN explained over 95% of variability exhibited in the observed data, within a standard error of estimate of 123 mm (~6% of the total precipitation). Results Three complete and three transitional life zones were identified as occurring on Saint Lucia. Twelve per cent of the island was classified as tropical premontane moist/wet, 20% as tropical premontane wet, 6% as subtropical dry/moist, 29% as subtropical moist, 26% as subtropical moist/wet and 7% as subtropical wet. Conclusion Quality of life zone delineation depends on an objective application of universally accepted criteria and available terrain analysis technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».