Enhanced Prediction of Soil Carbon via Encoder-Decoder Neural Networks for a Boreal Study Area in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the impacts of carbon in connection with land cover conversion and climate change is of predominant interest for boreal realms. Consequently, boosting accuracy for the prediction of total carbon (C) with soil mapping is a crucial objective, particularly for a boreal study area under risk of land cover transition in northern Ontario, Canada. To enhance the prediction of soil modeling, integrated approaches combining encoder-decoder (ED) with dense neural network (DNN) and convolutional neural network (CNN) formulations suitable for smaller target data sets were developed. These methods were able to effectively extract dominant features within predictor data and augment modeling accuracy. The obtained results were compared with those attained from structural equation modeling (SEM) and random forest (RF), as well as basic DNN and CNN models. A model ensemble based on all approaches was also considered, from which standard deviations were calculated to gauge the prediction uncertainty. Quantile mappings with respect to deciles were also derived from the model ensemble to provide additional insights with prediction. Validation accuracies for the ED-CNN model attained a coefficient of determination (R2) of 0.59. The greatest deviations with predicting C contents corresponded to the wetlands. However, when quantified by decile mapping, forested localities within river valleys encountered the highest uncertainties with prediction, indicting a need for better modeling of sites with intermediate concentrations of soil C.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».