Notice bibliographique
Résumé
DEMIX Database version 4.1 Data created for publication: Guth, P.L.; Trevisani, S.; Grohmann, C.H.; Lindsay, J.B. Reply to Ho et al. Comment on “Guth et al. Benchmarking Elevation Plus Land Surface Parameters Finds FathomDEM and Copernicus DEM Win as Best Global DEMs. Remote Sens. 2025, 17, 3919”. Remote Sens. 2026, 18, 2399. https://doi.org/10.3390/rs18142399 This database supports the work of the Digital Elevation Model Intercomparison eXperiment (DEMIX) working group (Strobl and others, 2021) and particularly the previous comparison efforts (Guth and others, 2021; Bielski and others, 2024; Guth and others, 2024; Guth and others, 2025). This version only includes 626 new test tiles, and may have biases because the tiles were selected to add diversity to the version 4 database. It should be used in conjunction with the full version 4 (Guth, 2025). Database changes: Tiles names are taken from the source HRDEMs. This avoids required separate code for every national mapping agency (and some, like the USGS, currently have at least 3 naming standards for their tiles). It also includes the survey date for some countries (currently only the USA). Added three additional fields to the tile characteristics: Koppen climate classification (Rube and Kottek, 2010), Biome Name (Copernicus Land Monitoring Service, 2017) and average canopy height from the laser radar altimeters (NASA, 2026). Three additional criteria in the mixed FUV database: KNCC, KPS, and MAD2. One new LSP in the difference distribution data: TAN Add collections to group test tiles in terms of when they were added to the analysis, and the reason. This database includes these new collections with new test tiles: o Urban areas (107 tiles): these are problematic with 10x10 km tiles, since urban areas typically do not match the HRDEM tiles. o Tropical areas (195 tiles). This greatly increases the representation of tropical forests, as measured by both the biome and the canopy height metrics. o New (276 tiles). This adds a number of tiles from France and Canada, and a few new ones from the USA. o Spanish deserts (48 tiles). Version 4 only had desert tiles in the USA and the Canary Islands, so this attempts to add more geographic diversity. This database contains the following tables: hrdem_source_ref.html: download and license details for the HRDEMs used to create reference DTM table_GDEM_download_license.html: download and license details for the test global DEMs demix_db_4.0_tile_characteristics_with_added_characteristics.csv : tile characteristics for the Guth (2025) database with the three new characteristics added demix_db_4.1_tile_stats_DB_04_14_26.csv: tile characteristics for the new test tiles demix_db_4.1_diff_distrib_DB_04_14_26.csv: results from the difference distribution criteria for the new test tiles demix_db_4.1_mixed_fuv_DB_04_14_26.csv: results from the FUV criteria for the new test tiles · References: Bielski, C.; López-Vázquez, C.; Grohmann, C.H.; Guth. P.L.; Hawker, L.; Gesch, D.; Trevisani, S.; Herrera-Cruz, V.; Riazanoff, S.; Corseaux, A.; Reuter, H.; Strobl, P., 2024. Novel approach for ranking DEMs: Copernicus DEM improves one arc second open global topography. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing. vol. 62, pp. 1-22, 2024, Art no. 4503922, https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3368015 Copernicus Land Monitoring Service. (2017) Welcome to Ecoregions 2017©Resolve. Available online: https://ecoregions.appspot.com/ (accessed on 9 April 2026). Guth, P. (2025). DEMIX GIS Database Version 4 (Version 4) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17538186 Guth, P.L.; Trevisani, S.; Grohmann, C.H.; Lindsay, J.; Gesch, D.; Hawker, L.; Bielski, C. Ranking of 10 Global One-Arc-Second DEMs Reveals Limitations in Terrain Morphology Representation. Remote Sens. 2024, 16, 3273. https://doi.org/10.3390/rs16173273 Guth, P.L.; and others 2025 (others being Trevisani, S.; Grohmann, C.H.; Lindsay, J.B.; Reuter, H.I. ) Benchmarking Elevation Plus Land Surface Parameters Finds FathomDEM and Copernicus DEM Win as Best Global DEMs. Remote Sens. 2025, 17, 3919. https://doi.org/10.3390/rs17233919 Guth, P.L.; Van Niekerk, A.; Grohmann, C.H.; Muller, J.-P.; Hawker, L.; Florinsky, I.V.; Gesch, D.; Reuter, H.I.; Herrera-Cruz, V.; Riazanoff, S.; López-Vázquez, C.; Carabajal, C.C.; Albinet, C.; Strobl, P. Digital Elevation Models: Terminology and Definitions. Remote Sens. 2021, 13, 3581. https://doi.org/10.3390/rs13183581 NASA. (2026) Global Vegetation Height Metrics from GEDI and ICESat2. Available online: https://data.nasa.gov/dataset/global-vegetation-height-metrics-from-gedi-and-icesat2-71ab5 (accessed on 9 April 2026). Rubel, F., and M. Kottek, 2010: Observed and projected climate shifts 1901-2100 depicted by world maps of the Köppen-Geiger climate classification. Meteorol. Z., 19, 135-141. DOI: 10.1127/0941-2948/2010/0430. Strobl, P.A.; Bielski, C.; Guth, P.L.; Grohmann, C.H.; Muller, J.P.; López-Vázquez, C.; Gesch, D.B.; Amatulli, G.; Riazanoff, S.; Carabajal, C. The Digital Elevation Model Intercomparison eXperiment DEMIX, a community based approach at global DEM benchmarking. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2021, XLIII-B4-2021, 395–400. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B4-2021-395-2021
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,173 | 0,089 |
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 ».