The Field Geomorphologist in a Time of Artificial Intelligence and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of papers incorporate machine learning (ML) approaches to analyze spatially and temporally rich data sets in geomorphology. These data-driven approaches have the potential to significantly improve our understanding of complex systems across a range of scales and support the development of new theories of landform and landscape development that can eventually be incorporated into predictive models. Coupled with the growing availability of remotely sensed data, geomorphology could move further toward a desk-based science and erosion of the field tradition. Using examples from coastal geomorphology, this review of ML applications argues that the development of models that are scalable and can be translated between sites is dependent on experience in the field. Although ML models are shown to be effective as a surrogate to process-based numerical models, they are only as good as our conceptual understanding of landform and landscape form and evolution. This means that ML is simply a new and powerful tool in the proverbial belt of the geomorphologist and should not come at the expense of the field tradition that informs us of whether ML results are accurate, transferable, and scalable.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».