Distributions of Hyper-Local Configuration Elements to Characterize, Compare, and Assess Landscape-Level Spatial Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Even with considerable attention in recent decades, measuring and working with patterns remains a complex task due to the underlying dynamic processes that form these patterns, the influence of scales, and the many further implications stemming from their representation. This work scrutinizes binary classes mapped onto regular grids and counts the relative frequencies of all first-order configuration components and then converts these measurements into empirical probabilities of occurrence for either of the two landscape classes. The approach takes into consideration configuration explicitly and composition implicitly (in a common framework), while the construction of a frequency distribution provides a generic model of landscape structure that can be used to simulate structurally similar landscapes or to compare divergence from other landscapes. The technique is first tested on simulated data to characterize a continuum of landscapes across a range of spatial autocorrelations and relative compositions. Subsequent assessments of boundary prominence are explored, where outcomes are known a priori, to demonstrate the utility of this novel method. For a binary map on a regular grid, there are 32 possible configurations of first-order orthogonal neighbours. The goal is to develop a workflow that permits patterns to be characterized in this way and to offer an approach that identifies how relatively divergent observed patterns are, using the well-known Kullback-Leibler divergence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».