Scale Implications in Studies of Landcover Change
Notice bibliographique
Résumé
Historical land-cover patterns may have a significant impact on ecosystem function today. To make inferences about the impacts of past land-cover, it is necessary to reconstruct historical patterns visually using data sources ranging from archival information to satellite data. We are exploring different approaches to mapping historical land-cover patterns and their impact on thematic and spatial errors. Our research is focused on three areas in the Frontenac Arch Biosphere (FAB), where we can map land-cover patterns from colonial periods to the present using a variety of data sources. Due to the long temporal scale of our work, we are using data sources collected at different spatial and thematic scales. The data sources include: settlement survey data, census, archival, aerial photos, and satellite imagery. To create maps comparing land-use patterns across time, all of these data sources need to be converted to a common scale.Settlement survey data were converted to maps by classifying colonial concession maps into different land-cover types based on surveyor notes. Air photos (1920, 1940, 1960, and 1980) were digitized at a scale of 1:5000 using the same land classes as were used for the colonial period mapping. Satellite data were used to map land-cover in 2008. We are quantifying errors associated with aggregating and disaggregating data in order to create maps at common spatial resolution.Results from our work will provide estimates of land-cover change over a 200 year period and will include estimates or errors associated with changing the spatial scale of various land-cover sources.
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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 | 0,029 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».