Equitable transform applied to phenology and temperature in a changing climate: Scaling to maintain individuality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We describe an equitable transform that can be used to estimate missing data points, determine systematic patterns in data, observe baseline changes, and detect different amplitudes in replicated sequences. It is applicable to short discrete two‐ or three‐dimensional data sets such as biological life cycles or water content in similar media. The technique is independent of the continuity or ordering of sequences but is distinct from methods such as principal component analysis. It is ideally used to preprocess noisy or incomplete data sets prior to analysis with other well‐established techniques. This transformation maintains systematic differences between individual sequences when the underlying pattern is a separable function in two variables added to another function in one of these variables. The equitable transform partitions the original noisy data into the underlying signal determined from the data and its residuals. Points from one sequence can be transformed to any other sequence without losing any information. Information about one or more sequences can be used to infer others with missing data. A link to a github R package is provided so the transform can easily be run on any two‐dimensional data set. Simulated two‐dimensional data sets are used to demonstrate its utility in recovering missing data and scaling/offsetting in one of the dimensions. We used the transform to determine that winter temperatures at a High Arctic site have warmed by 1.8° ± 0.4°C/decade and summer temperatures by 1.1° ± 0.2°C/decade from 1986 to 2007. Applied to 18 yr of phenology data for the tundra plant Dryas integrifolia at the same site, we determined that the annual cycles of phenology events could be modeled accurately. Phenology, in some circumstances, can be described as offsetting and scaling the rate at which life cycle events occur. We introduce the idea of scaling and shifting the seasonal cycle of a reference plant via the equitable transform in order to approximate the behavior of multiple phenological cycles. Relative phenology rates of Dryas integrifolia were found to have increased over time indicating duration of phenological stages have become shorter in recent years, likely in response to the warming climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».