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Enregistrement W4393768930 · doi:10.5281/zenodo.5918543

Model outputs from the study "A scalable framework for soil property mapping tested across a highly diverse tropical data-scarce region"

2025· dataset· en· W4393768930 sur OpenAlexaff
Rodrigo Otávio Veiga de Miranda, Rodolfo Nóbrega, Anne Verhoef, Estevão Lucas Ramos Da Silva, Jadson Freire da Silva, José Coelho de Araújo Filho, M. S. B. de Moura, A. H. C. Barros, Alzira Gabrielle Soares Saraiva Souza, Wanhong, Hui, Raghavan Srinivasan, Feras Ziadat, Suzana Maria Gico Lima Montenegro, Maria do Socorro Bezerra de Araújo, Josiclêda Domiciano Galvíncio

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUK Research and Innovation
Mots-clésVegetation (pathology)Remote sensingPhysical geographyGradient analysisDigital soil mappingEnvironmental scienceGeologyCartographyClimatologyGeographyComputer scienceSoil mapSoil scienceMachine learningSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model outputs from the study "A scalable framework for soil property mapping tested across a highly diverse tropical data-scarce region". The study is published as open access and can be found at the following link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950289625000326 The file "SWAT_USERSOIL.csv" was included to facilitate the assimilation of the soil mapping data into the Soil & Water Assessment Tool (SWAT, https://swat.tamu.edu/) for hydrological modeling. Regarding the raster files, please note: a) All values in these datasets have been multiplied by 10,000 to optimize file sizes. b) Files are named using the variable acronym, followed by the corresponding soil layer. For outputs derived from pedotransfer functions (PTFs), the PTF reference is appended after the variable acronym. c) Available data decrease with increasing soil layer number. This occurs because not all locations (grid cells) have the same soil depth or number of soil layers. If you have any questions about the dataset or its use, please don't hesitate to contact us.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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