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Enregistrement W2099940903 · doi:10.1186/2192-1709-1-3

Refining spatial neighbourhoods to capture terrain effects

2012· article· en· W2099940903 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Processes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainNeighbourhood (mathematics)Spatial ecologyGeographyMountain pine beetleWatershedEcologySpatial distributionSpatial analysisEnvironmental resource managementCartographyComputer scienceEnvironmental scienceRemote sensingMachine learningMathematicsBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatially explicit ecological research has increased substantially in the past 20 years. Most spatial approaches require the definition of a spatial neighbourhood or the region over which spatial relationships are modelled or assessed. Spatial neighbourhood definitions impact analysis results, and there are benefits in considering neighbourhood definitions that better capture ecological processes. The goal of this research is to present a simple and flexible approach in constraining ecological spatial neighbourhoods using terrain data. Using watershed boundaries, we can restrict spatial neighbourhoods from combining populations or processes that should be separated by terrain effects. We demonstrate the need for ecological constraints by way of a simulation study and highlight our approach with a case study examining mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae , Coleoptera; Hopkins) infestation hot spots. Our results demonstrate how failure to constrain neighbourhoods can lead to errors when the spatial signals from unrelated populations are mixed. Also, unconstrained spatial neighbourhoods can unintentionally detect spatial relationships across many scales. There will be benefits to studies that develop new, ecology-based approaches in defining spatial neighbourhoods that better illuminate ecological function of phenomena under study.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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