XDGGS: Xarray Extension for Discrete Global Grid Systems (DGGS)
Notice bibliographique
Résumé
Traditional geospatial representations of the globe on a 2-dimensional plane often introduce distortions in area, distance, and angles. Discrete Global Grid Systems (DGGS) mitigate these distortions and introduce a hierarchical structure of global grids. Defined by ISO standards, DGGSs serve as spatial reference systems facilitating data cube construction, enabling integration and aggregation of multi-resolution data sources. Various tessellation schemes such as hexagons and triangles cater to different needs - equal area, optimal neighborhoods, congruent parent-child relationships, ease of use, or vector field representation in modeling flows.The fusion of Discrete Global Grid Systems (DGGS) and Datacubes represents a promising synergy for integrated handling of planetary-scale data.The recent Pangeo community initiative at the ESA BiDS'23 conference has led to significant advancements in supporting Discrete Global Grid Systems (DGGS) within the widely used Xarray package. This collaboration resulted in the development of the Xarray extension XDGGS (https://github.com/xarray-contrib/xdggs). The aim of xdggs is to provide a unified, high-level, and user-friendly API that simplifies working with various DGGS types and their respective backend libraries, seamlessly integrating with Xarray and the Pangeo scientific computing ecosystem. Executable notebooks demonstrating the use of the xdggs package are also developed to showcase its capabilities.This development represents a significant step forward, though continuous efforts are necessary to broaden the accessibility of DGGS for scientific and operational applications, especially in handling gridded data such as global climate and ocean modeling, satellite imagery, raster data, and maps.Keywords: Discrete Global Grid Systems, Xarray Extension, Geospatial Data Integration, Earth Observation, Data Cube, Scientific Collaboration
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,060 |
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 ».