Supplement 1. Locations of field plots, plot-scale foliar chemical and morphological traits, results of leave-site-out and leave-year-out model cross-validations, and PLSR model coefficients.
Notice bibliographique
Résumé
File List Plot_locations_foliar_traits.csv (MD5: 029b7ae2c45b10eadb5847e8a3871dc8) per_site_and_year_Crossvalidations.csv (MD5: 149187c633f7dd62ed27b6ff5754f967) PLS_coefficients_Mode_A_del15N.csv (MD5: 2ffb9111ceb8fd7920f6da687419349a) PLS_coefficients_Mode_A_M_area.csv (MD5: f5ae47c67b28a520057b463a9f7c9b6b) PLS_coefficients_Mode_A_pct_ADF.csv (MD5: 0f9326724c54568a894e8fb6019584e2) PLS_coefficients_Mode_A_pct_ADL.csv (MD5: d526a9843da4c29a20b56f3ac21fce95) PLS_coefficients_Mode_A_pct_C.csv (MD5: 72a41e0a101b92221995ec4328055257) PLS_coefficients_Mode_A_pct_Cellulose.csv (MD5: d0a6f931f835023c204fd774e25dad6b) PLS_coefficients_Mode_A_pct_N.csv (MD5: c3bb8a7499b0889cce803185c3e5771e) PLS_coefficients_Mode_B_del15N.csv (MD5: 028ed350afbb2dc8fba08b51e5919ac5) PLS_coefficients_Mode_B_M_area.csv (MD5: 5afa82d3e74680a3de9d545d29a6d6a5) PLS_coefficients_Mode_B_pct_ADF.csv (MD5: c0e67fdef81d55733ce5517d0c01e103) PLS_coefficients_Mode_B_pct_ADL.csv (MD5: cece7b51cd41edd4daf5fc5ace3e891e) PLS_coefficients_Mode_B_pct_C.csv (MD5: 0cd7afa80949a1c5b101b6abb08fb910) PLS_coefficients_Mode_B_pct_Cellulose.csv (MD5: 3ce2e034ee5dd3f4040d10665398bec5) PLS_coefficients_Mode_B_pct_N.csv (MD5: a2433d479202b1d6318b15456139f007) PLS_coefficients_Mode_C_del15N.csv (MD5: a40c8c1e5d6e74693c3c96170bb66470) PLS_coefficients_Mode_C_M_area.csv (MD5: 83fb7c81e4e54e5cce13fe1ab64c97f2) PLS_coefficients_Mode_C_pct_ADF.csv (MD5: 919fb19a5668c170ba34c6ab16821442) PLS_coefficients_Mode_C_pct_ADL.csv (MD5: 543d34f7126016c4c91b8c17ce5c930e) PLS_coefficients_Mode_C_pct_C.csv (MD5: 977ff98c013cc60871c559952d700b30) PLS_coefficients_Mode_C_pct_Cellulose.csv (MD5: 3ce2e034ee5dd3f4040d10665398bec5) PLS_coefficients_Mode_C_pct_N.csv (MD5: 530d8d631fc128b485097306816b4f0e) PLS_coefficients_Mode_D_del15N.csv (MD5: d15ae6acc62cd48a86561393086149cb) PLS_coefficients_Mode_D_M_area.csv (MD5: 63b2d2c9d5993b14e5f8d56f99c67c89) PLS_coefficients_Mode_D_pct_ADF.csv (MD5: 1722fb9dfc76be5d16d514e0c0ce37f1) PLS_coefficients_Mode_D_pct_ADL.csv (MD5: 9452b93bbd8996320799583526f2cac5) PLS_coefficients_Mode_D_pct_C.csv (MD5: 7aba2ab18097447adbec2d1593717a42) PLS_coefficients_Mode_D_pct_Cellulose.csv (MD5: 59c44ea1ddfedef39968b98b1297c489) PLS_coefficients_Mode_D_pct_N.csv (MD5: af16ca0e230b3fd91b3588ac7cc15fc8) Description Data stored in CSV files (comma delimited text files with header): “Plot_locations_foliar_traits.csv” Plot: Plot code (AK - Adirondacks NY, BH - Baraboo Hills WI, BI - Blackhawk Island WI, DC - Madison WI, GR - Green Ridge State Forest MD, IDS - Green Ridge State Forest MD, KM - Kettle Moraine State Forest WI, MN - Minnesota Arrowhead MN, NC - Chequamegon-Nicolet State Forest WI, OF - Ottawa National Forest MI, PB - Pine Barrens WI, PM - Porcupine Mountains WI, SF - Sylvania National Forest MI, SR - Savage River State Forest MD), Year: year of sampling, Latitude: geographic Y coordinates (WGS84 ellipsoid), Longitude: geographic X coordinates (WGS84 ellipsoid), spp1: Code, dominant species (see Table A2, Appendix A), rba1: relative basal area of spp1 (fraction), spp2: Code, co-dominant species (see Table A2, appendix A), rba2: relative basal area of spp2 (fraction), CAR: Carbon (mean of % by weight), CAR_sd: Carbon (standard deviation of % by weight), CEL: Cellulose (mean of % by weight), CEL_sd: Cellulose (standard deviation of % by weight), ADF: Acid detergent fiber (mean of % by weight), ADF_sd: Acid detergent fiber (standard deviation of % by weight), ADL: Acid detergent lignin (mean of % by weight), ADL_sd: Acid detergent lignin (standard deviation of % by weight), LMA: Leaf mass per area (mean g/m²), LMA_sd: Leaf mass per area (standard deviation g/m²), NIT: Nitrogen (mean of % by weight), NIT_sd: Nitrogen (standard deviation of % by weight), N15: δ15N (mean of ‰ measured), N15_sd: δ15N (mean of ‰ measured). “per_site_and_year_Crossvalidations.csv” Results of leave-site-out and leave-year-out cross-validations for partial least squares models presented in manuscript. Rows are indexed by either year or site (see above for site codes). For each trait (Nitrogen, del15N, Marea, Cellulose, Carbon, ADL and ADF) columns indicate: RMSE cal.: Root mean squared error, calibration; RMSE val.: Root mean squared error, validation; % in Pred. Int.: Percent observations within prediction intervals; % of range: validation RMSE as percent of range of observations; N cal.: Number of calibration samples; N val.: Number of validation samples. All files in supplement 2 (e.g., ”PLS_coefficients_Mode_A_del15N.csv”) are coefficients obtained from 500 randomized replicates of PLSR models described in the manuscript. The “Mode” (i.e., “Mode A” in example above) indicates models built using canopy traits aggregated using canopy weighting schemes described in Table A3, Appendix A. All files are suffixed with the respective response variables (del15N: δ15N [‰], M_area: Marea [g/m²], pct_ADF: ADF [%], pct_ADL: ADL [%], pct_C [%], pct_Cellulose: Cellulose [%], pct_N: Nitrogen [%]). Rows correspond to model replicates (indexed by column “Model”), columns correspond with PLSR model coefficients at nominal wavelengths (i.e., column WVL_453 = PLSR model coefficient for wavelength 453nm.) Columns filled with zeros indicate noise-contaminated (< 414 nm and > 2408 nm) or water absorption bands. Column “Intercept” is the PLSR model constant term.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,784 | 0,319 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».