Notice bibliographique
Résumé
Mapping surface soil properties and estimating soil parameters with multiresolution data has been significantly advanced by newly developed multiscale mapping technologies, which incorporate the concept and models of scaling analysis in data processing. This study was conducted to develop a new multiscale mapping technique on the basis of a power‐law model characterizing local singularity of exploratory data for mapping surface soil properties. A field with singularity due to self‐organization or self‐similarity properties of the underlying processes can be modeled by multifractal models. These types of data may not have the statistical stationary property required by ordinary geostatistical mapping techniques. The new mapping technique utilizes a scaling property for data interpolation and for downscaling image processing. The inputs, either point data or an image, can be separated into a nonsingular background component for estimation purposes and an anomalous component of singularity for multiscale high‐pass filtering purposes. When used for the purpose of data interpolation, this new method assigns weights for data interpolation by taking into account not only the distance between neighborhood points but also local structures and singularity of the field. The results of application of the method to a data set of geochemical concentration values of Ag from 1172 lake sediments in the Gowganda area of Ontario, Canada, have delineated favorable target areas with strong singularity of Ag concentrations caused by mineralization in lake sediments.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».