Integrating socio‐economic and biophysical assessments using a land use allocation model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work is devoted to bridging the gap between large‐area, economically driven macromodels such as the C anadian R egional A griculture M odel ( CRAM ) and small‐area biophysically based process models used in environmental assessments through the development of a L and U se A llocation M odel ( LUAM ). LUAM is designed to enable environmental assessments of economic scenarios to be conducted by allocating crop area changes predicted for large areas by CRAM to much smaller S oil L andscapes of C anada ( SLC ) polygons through an optimization method based on land capability, relative crop productivity and current land use. To develop the procedures, we used linear programming to optimize crop production for large areas under current commodity prices and land productivity ratings and then allocated the results to much smaller soil‐landscape polygons based on land capability. To assess the validity of our prototype LUAM , we compared the predicted crop areas with actual crop data from the Census of Agriculture using the method of cumulative residuals ( MCR ). We concluded that this version of the LUAM model can predict the location of land use to some extent, but requires further refinement. The potential for further development of LUAM using the Land Suitability Rating System ( LSRS ) is discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».