SESAME: Software tools for integrating Human - Earth System data
Notice bibliographique
Résumé
Human activities have extensively modified over 70% of Earth’s land surface and two-thirds of marine environments through practices such as agriculture, industrialization, and urbanization. These activities have resulted in a wide range of environmental problems, including biodiversity loss, water pollution, soil erosion, and climate change. However, human data is often available only in tabular form, is difficult to integrate with natural Earth variables, and can pose significant challenges when trying to understand the complex integration between human activities and natural Earth systems. On the other hand, scientific datasets, which are spread across websites, come in different formats, may require preprocessing, use different map projections, spatial resolution, and non-standard units, are difficult for both beginner and experienced researchers to access and use due to their heterogeneity. This discrepancy hinders our understanding of complex interactions between human activities and the environment.To bridge this gap, we have created the Surface Earth System Analysis and Modelling Environment (SESAME) software and dataset package, which aims to solve the problem of fragmented and difficult-to-use human-Earth data. It can handle various data formats and generate a standardized gridded dataset with minimal output. SESAME is a software infrastructure that automatically transforms five input data types (raster, point, line, polygon, and tabular) into standardized desired spatial grids and stores them in a netCDF file. The ability of a netCDF file to store multidimensional timeseries data makes it an ideal platform for storing complex global datasets. SESAME utilizes the dasymmetric mapping technique to transform jurisdiction-level tabular data into a gridded layer proportional to the corresponding surrogate variable while considering changes in country boundaries over time. It maintains the consistency between input and output data by calculating the global sum and mean.By converting human tabular data into a gridded format, we can facilitate comprehensive and spatially explicit analyses, advancing our understanding of human-Earth systems and their complex interactions. These gridded datasets are intended to be used as inputs to a range of different Earth system models, potentially improving the simulation and evaluation of scenarios and leading to more informed and strategic future policy decisions.
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 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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».