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Enregistrement W1983738395 · doi:10.4141/cjss07053

A relative weight model for soil productivity assessment

2008· article· en· W1983738395 sur OpenAlexvenueno aff
Jun Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Missouri
Mots-clésLoess plateauConstraint (computer-aided design)ProductivitySoil scienceEnvironmental scienceLoessAgricultural engineeringMeasure (data warehouse)Weight functionMathematicsComputer scienceStatisticsGeologyData miningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil productivity is a function of inherent factors such as topography, parent material, physical and chemical properties of the soil, and the infrastructure for irrigation and drainage. As multi-criteria evaluation methods in soil productivity assessment, the least-factor and weight methods, while popular, have limitations. The least-factor method is not accurate enough in the absence of a vital constraint factor, and the weight method leads to an inaccurate, and even incorrect result when there is a vital constraint factor. In order to overcome these limitations a new concept, relative weight, was introduced and a prototype model developed. In this prototype model, every factor has different relative weights in different soil units, thus allowing it to overcome shortcomings of the Weight method where the weights of a given factor are assumed to be equal in all soil units. This prototype model was then applied in a case study on the Loess Plateau in Northwest China. Results from the case study indicated this prototype model was more precise than either the least-factor or weight methods, and was able to avoid the invalid results of the Weight method. Key words: Soil productivity index, relative weight, multi-criteria evaluation, Loess Plateau

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)0,002
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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