Cloud-based data mapper (CDM): application for monitoring dry deposition of reactive nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Spatiotemporal monitoring of reactive nitrogen atmospheric deposition is essential for understanding its impact on sensitive ecosystems and quantifying cumulative effects. However, the sparsity of direct surface flux measurements combined with barriers in dissemination are major limiting factors in providing this information to decision makers and non-experts in a timely manner. This work addresses both aspects of this information gap by, 1) utilizing satellite-derived reactive nitrogen dry deposition data products that can be used by decision-makers to supplement the sparse direct surface flux measurements and 2) fill in measurement gaps. Therefore, we have developed a Reactive Nitrogen Flux Mapper (RNFM) component of the interactive Cloud-based Data Mapper (CDM) for providing easy access of satellite-derived reactive nitrogen (defined here as nitrogen dioxide (NO 2 ) and ammonia (NH 3 )) dry deposition flux spatial maps/data to decision-makers/stakeholders over North America. The RNFM component of CDM has a Graphical User Interface (GUI) that allows users to specify the geographical regions and time periods for computing the average fluxes on the fly using an integrated cloud-based computing platform. The CDM architecture is flexible and can be upgraded in the future to take advantage of upstream satellite data directly on cloud platforms to provide results in near real-time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».