A global spectral library to characterize the world's soil
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.
Notice bibliographique
Résumé
Soil provides ecosystem services, supports human health and habitation, stores carbon and regulates emissions of greenhouse gases. Unprecedented pressures on soil from degradation and urbanization are threatening agro-ecological balances and food security. It is important that we learn more about soil to sustainably manage and preserve it for future generations. To this end, we developed and analyzed a global soil visible–near infrared (vis–NIR) spectral library. It is currently the largest and most diverse database of its kind. We show that the information encoded in the spectra can describe soil composition and be associated to land cover and its global geographic distribution, which acts as a surrogate for global climate variability. We also show the usefulness of the global spectra for predicting soil attributes such as soil organic and inorganic carbon, clay, silt, sand and iron contents, cation exchange capacity, and pH. Using wavelets to treat the spectra, which were recorded in different laboratories using different spectrometers and methods, helped to improve the spectroscopic modelling. We found that modelling a diverse set of spectra with a machine learning algorithm can find the local relationships in the data to produce accurate predictions of soil properties. The spectroscopic models that we derived are parsimonious and robust, and using them we derived a harmonized global soil attribute dataset, which might serve to facilitate research on soil at the global scale. This spectroscopic approach should help to deal with the shortage of data on soil to better understand it and to meet the growing demand for information to assess and monitor soil at scales ranging from regional to global. New contributions to the library are encouraged so that this work and our collaboration might progress to develop a dynamic and easily updatable database with better global coverage. We hope that this work will reinvigorate our community's discussion towards larger, more coordinated collaborations. We also hope that use of the database will deepen our understanding of soil so that we might sustainably manage it and extend the research outcomes of the soil, earth and environmental sciences towards applications that we have not yet dreamed of.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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 découle