In-situ Soil Temperature Data (2 and 10 cm) in Agro-forested Areas of St-Marthe and St-Maurice for 2020-21 and 2021-22
Notice bibliographique
Résumé
In this dataset, In-situ soil temperature measurements were collected for two consecutive years in Agro-forested areas of St-Maurice and St-Marthe located in south Québec (Canada), from mid-October to the end of April, covering the periods of 2020-21 and 2021-22. 8 and 10 temperature plots were instrumented in St-Maurice and St-Marthe, respectively, to monitor soil freeze-thaw (FT) states. At each plot, five soil pits equipped with two soil temperature sensors at near-surface (2 cm) and 10 cm depths were installed along a cross shape with 5 m between each soil pit. We used the standard normal distribution, which is a continuous probability distribution, to determine the probability of soil freezing at each instrumented plot. As part of this dataset, Sentinel1 Interferometric Wide Swath Mode (IW) imagery was used, using both ascending and descending orbits during the time frame of early October to early June, covering the periods of 2020-2021 and 2021-2022. Three change detection algorithms were also calculated to retrieve the FT state for both VV- and VH-polarizations at the studied plots including freeze-thaw index (FTI) algorithm, backscatter differences (Delta), and exponential freeze-thaw algorithm (EFTA). For more detail please refer to the README file in dataset.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».