Understanding and assessing vegetation health by in situ species and remote‐sensing approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human activities exert stress on and create disturbances to ecosystems, decreasing their diversity, resilience and ultimately the health of ecosystems and their vegetation. In environments with rapid changes in vegetation health (VH), progress is needed when it comes to monitoring these changes and underlying causes. There are different approaches to monitoring VH such as in situ species approaches and the remote‐sensing approach. Here we provide an overview of in situ species approaches, that is, the biological, the phylogenetic, and the morphological species concept, as well as an overview of the remote‐sensing spectral trait/spectral trait variations concept to monitor the status of VH as well as processes of stress, disturbances, and resource limitations affecting VH. The approaches are compared with regard to their suitability for monitoring VH, and their advantages, disadvantages, potential, and requirements for being linked are discussed. No single approach is sufficient to monitor the complexity and multidimensionality of VH over the short to long term and on local to global scales. Rather, every approach has its pros and cons, making it all the more necessary to link approaches. In this paper, we present a framework and list crucial requirements for coupling approaches and integrating additional monitoring elements to form a multisource vegetation health monitoring network (MUSO‐VH‐MN). When it comes to linking the different approaches, data, information, models or platforms in a MUSO‐VH‐MN, big data with its complexity and syntactic and semantic heterogeneity and the lack of standardized approaches and VH protocols pose the greatest challenge. Therefore, Data Science with the elements of (a) digitalization, (b) semantification, (c) ontologization, (d) standardization, (e) Open Science, as well as (f) open and easy analyzing tools for assessing VH are important requirements for monitoring, linking, analyzing, and forecasting complex and multidimensional changes in VH.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».