The importance of zeros in digital soil mapping I: a review
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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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».