A machine-learning model to predict uncertainty in permafrost thaw-induced land cover transition 
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the effects of future climate-induced permafrost thaw on the distribution of land cover in the discontinuous permafrost zones of Northwest Territories (NWT) of Canada. The rapid transition from a landscape dominated by peat plateaus to one dominated by connected wetlands (fens) and isolated wetlands (bogs) is intricately connected to permafrost thaw. To be able to predict and estimate the potential long-term evolution of these three dominant land covers, we developed a machine learning-based time series land cover change model (TSLCM). The TSLCM is trained on a set of spatio-temporal variables as driving factors of change including: the estimated summertime land surface temperature anomaly (LST), the distance to land cover interfaces, time intervals between observations, time-accumulated land surface temperature, and classified land cover maps from 1970-2008. The TSLCM is used to capture spatial patterns of change, replicate historical land cover change, and generate reasonable estimates of future land cover evolution over time. The output of TSLCM model is the spatial distribution of fen, bogs, and peat plateaus consistent with a default 50\%\ threshold applied on the predicted probability maps. We here use the TSLCM to simulate land cover change under multiple plausible futures scenarios by using the most recent set of climate model projections. The simulation of the TSLCM under different scenarios helps us to: 1: visualize the spatial pattern of change 2: calculate the pace of evolution over time and compare results between climate scenarios 3: explore the sensitivity of the model to driving factors of change In addition to examining uncertainty due to climate uncertainty, a probabilistic approach is used to sample the threshold value to generate a range of land cover realizations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».