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Enregistrement W4410086832 · doi:10.1109/jstars.2025.3564195

Soil Moisture Active/Passive Validation Experiment Within the Canadian Boreal Forest in 2022 (SMAPVEX22-Boreal)

2025· article· en· W4410086832 sur OpenAlexafffundabout
Aaron Berg, Kayla Wicks, Jaison Thomas Ambadan, Alexandre Roy, Ramata Magagi, Warren Helgason, Andreas Colliander, Yasaman Amini, Michael H. Cosh, J.L. Creen, Azza Gorrab, Heather C. MacRae, Kyle McDonald, Koreen Millard, Sidharth Misra, Arnab Muhuri, Mehmet Öğüt, Nathan Riis, H. Salmabadi, N. Steiner, Erica Tetlock, Simon Yueh

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensGeneral Electric (Canada)Environment and Climate Change CanadaCarleton UniversityUniversity of TorontoUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversity of SaskatchewanUniversité de SherbrookeAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTaigaEnvironmental scienceBorealMoistureRemote sensingSoil scienceForestryEcologyMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The soil moisture active passive (SMAP) validation experiment in the boreal forest took place near Candle Lake, Saskatchewan within an area previously studied as a part of the experiments conducted at the Boreal Ecosystem Research and Monitoring Sites (BERMS). This study specifically focuses on the data collected within a single SMAP radiometer footprint, covering an area of approximately 30 × 30 km2 within a boreal forest environment. The land cover classes and soil types in the boreal forest area of the BERMS region are dominated by coniferous trees and soils represented by an often-thick, organic-rich layer of moss and leaf litter above a mineral soil layer. The completed field experiment focused on accurately representing both soils and vegetation of the region based on comprehensive sampling campaigns completed over two sampling periods between 16–30 June and 6–18 August 2022. Numerous datasets were collected from sampling campaigns and through the installation of in situ networks. Comparisons among observed soil moisture (SM) and those retrieved from the SMAP and soil moisture and ocean salinity mission satellite platforms show a significant correlation to SM collected in situ. It is anticipated that the data collected as a part of this experiment (vegetation biomass and soil and vegetation structures) will be important for modeling efforts to improve SM retrievals in these environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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