An explainable predictive approach for investigation of greenhouse gas emissions in maritime canada's potato agriculture
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop an optimized expert system that effectively models and predicts greenhouse gas (GHG) emissions from potato crops, integrating experimental data and advanced computational methods. This research seeks to significantly contribute to mitigating climate change impacts and improving food security. We address the challenges of precise GHG data collection in Maritime Canada's potato cropping system by utilizing a high-precision LI-COR instrument, ensuring accurate and reliable measurements for this study. In this effort, the first stage of the investigation comprised measuring experimental soil properties and greenhouse gas (GHG) emissions, specifically carbon dioxide (CO2) and nitrous oxide (N2O) in the potato cropping system, from two fields on Prince Edward Island, Canada. A novel interpretable glass-box intelligent framework was designed in the second part. This approach includes the best subset extra trees (BSET) feature selection, weighted aggregated sum product assessment (WASPAS), gradient-based optimization (GBO) algorithm, and k-nearest neighbours (KNN). The BSET-WASPAS feature selection method first attained four most appropriate input combinations for each target among existing seven input features. Afterwards, the optimal combinations were utilized to feed the KNN-GBO model. Additionally, three comparative machine learning (ML) approaches were considered to validate the main framework: leveraging the extra trees and GBO (Extra-GBO), classical KNN and Random Vector Functional Link (RVFL). The SHapley Additive Explanations (SHAP) tool was employed in the last phase to determine the contribution of features in the primary model. The WASPAS is used to individualize statistical metrics like correlation coefficient (R), root mean squared error (RMSE), and Reliability, aiming for easier and superior model identification. In monitoring CO2, the KNN-GBO|Combo 2, owing to its exceptional performance in terms of R = 0.9940, RMSE = 0.2426, Reliability = 97.2973, and WASPAS = 3.39E-6, outperformed the KNN, Extra-GBO, and RVFL, respectively. Moreover, in the N2O scenario, KNN-GBO|Combo 3 regarding (R = 0.9910, RMSE = 0.0940, Reliability = 91.7632, and WASPAS = 4.93E-6) resulted in the most promising performance compared to the KNN, Extra-GBO, and RVFL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».