The importance of zeros in digital soil mapping I: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The presence and influence of excess zeros has been understudied and inconsistently applied within the digital soil mapping (DSM) field. Other disciplines have identified the challenges associated with fitting empirical models when the data are highly zero-inflated and have contributed to the development of modelling frameworks that can be employed to overcome them. This paper presents the need to address zero-inflation (ZI) and two of the primary methodologies currently used: zero-inflated models and two-part frameworks. The selection of which modelling framework to use relies primarily upon the researcher understanding the source of ZI within their data set, a frequent challenge when using legacy data in DSM. Several examples of properties where ZI has been recognized or is likely to occur in DSM are detailed, including depth to bedrock, coarse fragment content, horizon thickness, soil inorganic carbon, soil contaminants, and soil organisms. Ultimately, the review of ZI within DSM literature revealed that few papers have employed modelling strategies to handle excess zero values, some apply the frameworks inconsistently, and no papers directly address the source of zero observations. Future areas of research are introduced including the integration of machine learning into ZI frameworks, the suitability of ZI models as a reference to identify possible false zeros, specific use cases in spatial applications, and the use of ZI in non-target observations that may be encountered in bulk soil sampling for several properties.
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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 découle