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Enregistrement W2216593307

Developing a Multi-scaled Global Soil Resources Information System

2009· article· ko· W2216593307 sur OpenAlexaboutno aff
Effland, Eswaran, Reich

Notice bibliographique

Revue한국토양비료학회 학술발표회 초록집 · 2009
Typearticle
Langueko
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil mapUSDA soil taxonomyDigital soil mappingSoil surveyGeospatial analysisSoil classificationSoil seriesGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementSoil scienceCartographySoil water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years the capability for conducting global to regional scale natural resource assessments has substantially increased because multi-scaled soil resource inventories for continental, regional, national and sub-national areas are now publically-available in a digital format. This paper discusses the development of a prototype multi-scaled global soil resources information system using published geospatial information from international and national systems. The information system initially displays global soil information at various scales - 1:5,000,000 [Harmonized Word Soil Database-2008; Digitized Soil Map of the World-2003; Global Soil Orders and Suborders-2005; Land Resources of Russia-2002; Soil Map of Brazil-1981]; 1:1,000,000 [Eurasian Soil Database-2001], with selected national soil information at 1:250,000[STATSGO2-2009;Principal soil types/associations of Ghana-1999];and additional examples with the map scale ranging from 1:100,000 to 1:24,000[SSURGO-2009]. In a parallel effort, sets of global soil classification correlation tables were developed to cross-reference soil taxonomic classes from USDA Soil Taxonomy-1998; World Reference Base for Soil Resources-2007; Soil Map of the World, FAO-1990, FAO-1974; Canada, Mexico, Soil Map of Russia, Soil Map of China, Chana, Brazil and other countries. The objectives of our paper are(1) perform an inventory and collection of publicly-available digital soil resource inventories, (2) assemble multi-scaled soil resource information from national to regional geospatial domains in a GIS-based data visulaization tool, (3) utilize existing soil attribute information to develop soil use and interpretation thematic layers, (4) provide examples of geospatial output(maps, tables, graphs) from selected areas based on multi-scaled soil resource information, and (5) disseminate soil geographic information to enhance international soil science communication. Examples of regional, national and sub-national soil interpretations illustrate data visualization and analysis for selected soil interpretations. Data visualization using an Internet-based method will support increased use as an education and outreach tool that encourages scientific collaboration and helps to facilitate understanding and acceptance by non-technical users.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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