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Enregistrement W4393550201 · doi:10.5281/zenodo.3678849

Global land use/land cover and soils relations from 850 to 2015 (LUSoils v.1)

2020· dataset· en· W4393550201 sur OpenAlexaff
Pei-Ling Wang, Johannes J. Feddema

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCover (algebra)Land coverSoil waterEnvironmental scienceLand useEarth scienceGeographyPhysical geographySoil scienceGeologyEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset links human land use and land cover types from the Land-Use Harmonization (LUH2) dataset (Lawrence et al., 2016) to four hydrologic soil groups from 850 to 2015 derived from the SoilGrids250m soils dataset (Hengl et al., 2017). These groups represent sandy soils (hydrologic group A) consisting of texture classes sand, sandy loam, and loamy sand; silty soils (hydrologic group B) consisting of loam, silty-loam, and silt; a mixed sand-silt-clay soils (hydrologic group C); and clayey soils (hydrologic group D) represented by clay, sandy-clay, clay-loam, silty-clay, and silt-clay-loam texture classes from the SoilGrids250m dataset. This dataset makes it possible to better link LULCs to soil types typically used for these activities potentially improving the simulation of water, energy and biogeochemical processes in Earth System Models. Additionally, it lays the foundation for simulating LULC impacts on soils that have different vulnerabilities and responses to human uses of soils.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,150

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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