MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126426853 · doi:10.4141/p00-030

Canada’s plant hardiness zones revisited using modern climate interpolation techniques

2001· article· en· W2126426853 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Daniel W. McKenney, Michael F. Hutchinson, Jennifer Kesteven, Lisa Venier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésHardiness (plants)Elevation (ballistics)LatitudePhysical geographyGeographyLongitudeClimate changeEnvironmental scienceBivariate analysisMultivariate interpolationDigital elevation modelClimatologyStatisticsMathematicsGeologyRemote sensingEcologyGeodesyBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s plant hardiness zones are well known to Canadian gardeners. The original hardiness indices and zones were developed in the early 1960s through regression models of several climatic parameters and plant survival data from numerous locations across the country. Since that time Canada’s climate has changed and climate interpolation techniques have improved. We have remapped Canada’s plant hardiness zones using data from the period of the original analysis (roughly 1930–1960) and for the 1961–1990 period using thin plate spline interpolation methods. Trials of bivariate and tri-variate splines were undertaken and evaluated using withheld data. A trivariate function of position (longitude and latitude) and elevation performed best. Standard errors of the surfaces were about 0.5°C or less for temperature variables and 5 to 28% for rainfall depending on the month (winter months being the worst). The creation of a new digital elevation model (a regular grid of position and elevation) of Canada enabled the mapping of each variable required for the plant hardiness formula at spatial resolutions of 1 km to 10 km. These models better capture the spatial variation in climate than previously possible and hence should provide a stronger basis for applications such as the determination of plant hardiness zones. Comparisons of the zones between the two time periods are consistent with what is known about climate in Canada. The hardiness index has declined or has stayed stable in eastern Canada and has increased in western areas. The results also suggest that more station data are required in western Canada to better capture the inherent spatial variability of climate, particularly precipitation, in mountainous terrain. Key words: Plant hardiness, thin plate splines, climate mapping, spatial analysis

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations124
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetClimate change impacts on agricultureTravaux en français237 207