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Enregistrement W2898776429 · doi:10.17027/isric-wdcsoils.20180001

World Soil Information Service (WoSIS) - Towards the standardization and harmonization of world soil data. Procedures Manual 2018

2018· article· en· W2898776429 sur OpenAlexfundno aff
Eloi Ribeiro

Notice bibliographique

RevueSocio-Environmental Systems Modeling · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionAgriculture and Agri-Food CanadaGovernment of Canada
Mots-clésStandardizationComputer scienceDatabaseData qualityData scienceService (business)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better address the growing demand for soil information ISRIC - World Soil Information has developed a centralized database for the shared benefit of the international community. This database, hereafter referred to as WoSIS (World Soil Information Service), has been designed in such a way that, in principle, any type of soil data (point, polygon, and grid) may be accommodated. However, WoSIS will only provide quality-assessed data in a consistent format, with detailed information on data lineage and conditions for use. Data derived from WoSIS may be used to address pressing challenges of our time including food security, land degradation, water resources, and climate change. At present, the focus in WoSIS is on developing consistent procedures for standardizing and harmonizing soil analytical data as submitted by a wide range data providers. The general procedure for processing profile data in WoSIS is as follows. First, new source data are imported ‘as is’ into a PostgreSQL database, with the original naming and coding conventions, abbreviations, domains, lineage and data licence; thereby copies of the source materials are safeguarded at ISRIC. Second, the source databases are imported into WoSIS proper, forming the first major step of data standardization (into a single data model). The next step of data standardization, applied to the values for the various soil properties as well as to the naming conventions themselves, is needed to make the data queryable and useable. Special attention has been paid to the standardization of analytical method descriptions, focusing on the list of soil attributes considered in the GlobalSoilMap (GSM, 2013) specifications (e.g. organic carbon, soil pH, soil texture (sand, silt, and clay), coarse fragments, cation exchange capacity, bulk density, and water holding capacity), to which we have added electrical conductivity. Further, we checked and added the soil classification (FAO, WRB and USDA Soil Taxonomy) and horizon designations as provided in the source databases. During the standardization of the analytical method descriptions, major characteristics of commonly used methods for determining a given soil property are identified first. For soil pH, for example, these are the sample pretreatment, extractant solution (water or salt solution), and in case of salt solutions the salt concentration (molarity), as well as the soil/solution ratio; a further descriptive element is the type of instrument used for the actual laboratory measurement. Similar schemes were developed for the other soil properties under consideration here, with accompanying flowcharts. A third step in the standardization / harmonization process will require data harmonization to make the analytical data comparable that is as ’if assessed by a single given (reference) method’. Such work will require further international collaboration and data sharing to the benefit of the international user community as foreseen in the framework of Pillar 5 of the Global Soil Partnership. Inherently, the present standardization procedures are only applied to soil profiles flagged as having adequate permissions (i.e. ’shared’ profiles with at least a Creatice Commons Licence type CC BY or CC BY-NC). The resulting standardized data can be accessed through our GeoNetwork instance (http://data.isric.org/). The latest, dynamic dataset is available through a web feature service (WFS); the corresponding data layers are referred to as ‘WoSIS latest’. For consistent citation purposes, we also produce ‘static’ snapshots of the standarized data in comma delimited format (CSV), most recently ‘WoSIS snapshot - July 2016’ (Batjes et al., 2017). WoSIS forms an important building block of ISRIC‘s Spatial Data Infrastructure (SDI). Further developments will allow for the fulfilment of future demands for global soil information, and enable further incorporation of soil data shared by third parties in an inter-operable way, within a federated system. www.isric.org

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1010,158

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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