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Enregistrement W4353088602 · doi:10.1111/ecog.06609

SpatialBoundaries.jl: edge detection using spatial wombling

2023· article· en· W4353088602 sur OpenAlexafffund
Tanya Strydom, Timothée Poisot

Notice bibliographique

RevueEcography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCourtois FoundationWellcome Trust
Mots-clésBoundary (topology)Interpolation (computer graphics)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionPerspective (graphical)Computer scienceCommon spatial patternMultivariate interpolationVariable (mathematics)Spatial ecologyGeographyEcologyArtificial intelligenceMathematicsComputer visionImage (mathematics)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial wombling is an approach for detecting edges within a defined two‐dimensional landscape. This is achieved by calculating the rate and direction of change through the interpolation of points. This not only gives an approximation as to the shape of the landscape but can also be used to identify candidate boundaries cells that delimit a shift from one state to another within the landscape. Here we introduce the SpatialBoundaries.jl package for Julia, which has been developed to implement the wombling algorithm for datasets that are spatially referenced for both uniformly or randomly sampled landscapes. From a practical perspective, the wombling functionality allow the user to answer two questions: how much and in which direction does the variable of interest change within the landscape? Whereas the boundaries functionality identifies candidate boundary cells. We conclude by providing a working example of the package using the various woody plant layers for Britain and Ireland from the EarthEnv database.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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