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Enregistrement W6930595390 · doi:10.5281/zenodo.14145235

Supporting Files for Radwin et al., "Shrinking Salt Crusts of the Bonneville Basin, Utah: Observations from Multispectral Remote Sensing"

2024· dataset· en· W6930595390 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaliteSalt lakeEphemeral keyMultispectral imageSalt panCrustMultispectral pattern recognitionHydrology (agriculture)Multispectral Scanner

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supporting Files for Radwin et al., "Shrinking Salt Crusts of the Bonneville Basin, Utah: Observations from Multispectral Remote Sensing" For any questions regarding the data or methodology, or desire to utilize the data, please contact the corresponding author, Mark Radwin, at markradwin@gmail.com NOTE: As of time of uplaod, this manuscript is currently UNPUBLISHED - Please refer to the manuscript for more information (which will be posted here once available) Abstract: Halite crusts in Utah’s Bonneville basin, including the Bonneville Salt Flats, Newfoundland basin, and Pilot Valley saline pans, show rapid spatiotemporal variations and significant declines in surface area over the past century. Using multispectral satellite imagery from 1984 to 2024 (585 dates), aerial imagery from 1946 to 1978, and a 1925 map, we analyze long-term changes in halite and water surface areas to understand these salt crust systems' evolution and hydrological/climatic influences. Data are processed into Normalized Difference Water Index and Halite Index rasters and classified with static and dynamic thresholds, respectively. Results indicate that the Bonneville Salt Flats has shrunk by 75% since 1925, with a decline rate of 0.75-1.45 km²/year, projecting a potential disappearance between 2072 and 2126. The Newfoundland basin crust, an anthropogenic feature, has been declining at 2.6-6 km²/year and may vanish between 2154 and 2353. When normalized to initial area, decline rates are comparable between the Bonneville Salt Flats and Newfoundland basin. In contrast, the ephemeral Pilot Valley crust shows no clear long-term reduction in area but considerable intra-annual variability. Flooding events are observed to be significant drivers of halite area changes, with post-flood halite growth 30-90 days after peak water area. These findings underscore the dynamic nature of salt crust systems, reveal links between hydrological cycles and crust dynamics, and provide a framework for future research, monitoring, and management of salt flats in arid regions. This is a repository dataset containing: 1) Code, 2) Data, 3) Shapefiles, and 4) Supplemental Figures from this study. With this dataset, our workflow can be replicated and data reproduced. This repository hosts a downloadable zipped folder containing four subfolders: Code Contains Jupyter Notebook files (Python) used to acquire and process Landsat and Sentinel-2 satellite data The code utilizes Google Earth Engine Datasets Contains datasets for: All unfiltered area measurements Filtered area measurements for each saline pan Variability data for each saline pan Regional PDSI data Regional precipitation data Shapefiles Files used to delineate saline pan boundaries for surface area measurements Supplemental Figures Figure A1 and it's associated figure caption

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6700,192

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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