Dataset for "Assmann et al. High variation in the surface extent of freshwater ponds creates dynamic Arctic tundra landscapes in the lowlands of Eastern Siberia"
Notice bibliographique
Résumé
Overview Time-series of true colour drone imagery (RGB) and associated digital surface models (DSM) for three tundra landscapes. These data are required to replicate the analysis in "Assmann et al. High variation in the surface extent of freshwater ponds creates dynamic Arctic tundra landscapes in the lowlands of Eastern Siberia" (link to preprint). Location: Kytalyk National Park, Russian FederationTime-span: 2014-2021 (near-annual)What: drone derived RGB raster imagery and digital surface models (.tif)Ground-sampling distance: 12 cmProjection: UTM55N (EPSG: 32655) The data are intended to be integrated into the GitHub repository (https://github.com/jakobjassmann/pond_project, also archived on Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.17318379). Instructions below. For further detail on data generation and flight information see manuscript and supplementary materials, as well as information provided on the GitHub code repository. Site names Please note that the abbreviated site names used here and in the code repository differ from those used in the manuscript. dataset / code manuscript cbh "high" tlb "med" rdg "low" Integration with code repository To integrate the data with the code repository: Clone the code repository to your local machine. (https://github.com/jakobjassmann/pond_project, also archived on Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.17318379) Download the compressed data in this repository. Extract archive contents as follows: cbh.7z -> data/drone_data/cbh/ tlb.7z -> data/drone_data/tlb/ rdg.7z -> data/drone_data/rdg/ Citation When uisng this data in the context of scientific work, we kindly ask to cite the accompanying manuscript (below) in addtion to the dataset citation provided by Zenodo. At the time of writing the final manuscript is in press, when referencing the dataset before publication, please cite the following preprint: Assmann, J.J., Akandil, C., Plekhanova, E., Le Moigne, A., Karsanaev, S.V., Maximov, T.C., Schaepman-Strub, G. (2025). Freshwater ponds create highly dynamic Arctic tundra landscapes. Preprint on Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5581925/v1 Acknowledgements We would like to thank all drone-pilots and field team members who contributed to the data collection during the field seasons 2014 – 2021, including Inge Grünberg (nee Juszak), Maitane Iturrate-Garcia and Vitalii Zemlianskii. This study was supported by the Swiss National Science Foundation (grant no. 178753) and the University Research Priority Program on Global Change and Biodiversity of the University of Zurich.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,083 |
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 ».