Global Research Alliance N<sub>2</sub>O chamber methodology guidelines: Guidelines for gap‐filling missing measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrous oxide (N2O) is a potent greenhouse gas that is primarily emitted from agriculture. Sampling limitations have generally resulted in discontinuous N2O observations over the course of any given year. The status quo for interpolating between sampling points has been to use a simple linear interpolation. This can be problematic with N2O emissions, since they are highly variable and sampling bias around these peak emission periods can have dramatic impacts on cumulative emissions. Here, we outline five gap‐filling practices: linear interpolation, generalized additive models (GAMs), autoregressive integrated moving average (ARIMA), random forest (RF), and neural networks (NNs) that have been used for gap‐filling soil N2O emissions. To facilitate the use of improved gap‐filling methods, we describe the five methods and then provide strengths and challenges or weaknesses of each method so that model selection can be improved. We then outline a protocol that details data organization and selection, splitting of data into training and testing datasets, building and testing models, and reporting results. Use of advanced gap‐filling methods within a standardized protocol is likely to increase transparency, improve emission estimates, reduce uncertainty, and increase capacity to quantify the impact of mitigation practices.
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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 | 0,101 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,021 |
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 ».