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Enregistrement W2080849056 · doi:10.1080/01431160512331326567

Usefulness and limits of MODIS GPP for estimating wheat yield

2005· article· en· W2080849056 sur OpenAlexfundno aff
Matthew C. Reeves, Maosheng Zhao, S. W. Running

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésYield (engineering)Moderate-resolution imaging spectroradiometerEnvironmental scienceProductivityClimatologyPhysical geographyStatisticsMathematicsGeographySatelliteGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gross primary productivity (GPP) estimates derived from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) are converted to wheat yield and compared with observed yield for counties, climate districts and entire states for the 2001 and 2002 growing seasons in Montana and North Dakota. Analyses revealed that progressive levels of spatial aggregation generally improved the relations between estimated and observed wheat yield. However, only state level yield estimates were sufficiently accurate (⩽ 5% deviation from observed yield). The statewide yield results were encouraging because they were derived without the use of retrospective empirical analyses, which constitutes a new opportunity for timely wheat yield estimates for large regions. Additionally, this study identifies six practical limits to estimating wheat yield using MODIS GPP. As a result we describe three suggestions for improving wheat yield estimates for scientists willing to re‐compute MODIS‐derived GPP estimates using regionally specific inputs.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations112
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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