MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003031087 · doi:10.2136/vzj2007.0040

Spatial Scaling Analyses of Soil Physical Properties: A Review of Spectral and Wavelet Methods

2008· review· en· W2003031087 sur OpenAlexaffabout
Bingcheng Si

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaveletScalingSoil scienceWavelet transformEnvironmental scienceMathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the scaling properties of soil spatial variability is important for managing natural resources and protecting our environment. Our objective was to present methodology that has been used or has the potential to be used in spatial scaling of soil properties. The spectral and wavelet analyses were presented and illustrated using the soil hydraulic conductivity and other basic soil physical properties collected along a transect in Saskatchewan, Canada. We introduced periodogram, spectral analysis, simple squared coherency, and multiple coherency analyses as the frequency domain tools. For the wavelet analysis, the wavelet transform, cross wavelet spectrum, and simple wavelet coherency analysis were introduced. Detailed procedures and precautions for these analyses were also presented. The significance tests for different analyses were discussed and multiple testing for the wavelet analysis was introduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations135
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVadose Zone JournalMême sujetSoil Geostatistics and MappingTravaux en français237 207