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Enregistrement W6944864025 · doi:10.18739/a2rx93f75

Raster Circumpolar Arctic Vegetation Map - 2024 Print Version

2024· dataset· en· W6944864025 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUC Santa Barbara · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaster graphicsVegetation (pathology)ArcticCircumpolar starRaster dataThematic mapNormalized Difference Vegetation IndexTundraSatellite imagery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land cover maps are the basic data layer required for understanding and modeling ecological patterns and processes. The Circumpolar Arctic Vegetation Map (CAVM), produced in 2003, has been widely used as a base map for studies in the arctic tundra biome. However, the relatively coarse resolution and vector format of the map were not compatible with many other data sets. We present a new version of the CAVM, building on the strengths of the original map, while providing a finer spatial resolution, raster format, and improved mapping. The Raster CAVM uses the legend, extent and projection of the original CAVM. The legend has 16 vegetation types, glacier, saline water, freshwater, and non-arctic land. The Raster CAVM divides the original rock-water-vegetation complex map unit that mapped the Canadian Shield into two map units, distinguishing between areas with lichen- and shrub-dominated vegetation. In contrast to the original hand-drawn CAVM, the new map is based on unsupervised classifications of seventeen geographic/floristic sub-sections of the Arctic, using the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data (reflectance and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)) and elevation data. The units resulting from the classification were modeled to the CAVM types using a wide variety of ancillary data. The map was reviewed by experts familiar with their particular region, including many of the original authors of the CAVM from Canada, Greenland (Denmark), Iceland, Norway (including Svalbard), Russia, and the United States (U.S.). The analysis presented here summarizes the area, geographical distribution, elevation, summer temperatures, and NDVI of the map units. The greater spatial resolution of the Raster CAVM allowed more detailed mapping of water-bodies and mountainous areas. It portrays coastal-inland gradients, and better reflects the heterogeneity of vegetation type distribution than the original CAVM. Accuracy assessment of random 1-kilometer (km) pixels interpreted from 6 Landsat scenes showed an average of 70 percent (%) accuracy, up from 39 % for the original CAVM. The distribution of shrub-dominated types changed the most, with more prostrate shrub tundra mapped in mountainous areas, and less low shrub tundra in lowland areas. This improved mapping is important for quantifying existing and potential changes to land cover, a key environmental indicator for modeling and monitoring ecosystems. The Raster CAVM was released in 2019. Raster map data are available for download from Menedeley Data (DOI: 10.17632/c4xj5rv6kv.2). This data record contains PDFs a 36x36-inch print version of the map at at 1:7,000,000. The print map is illustrated with photographs of representative plant communities and species for each of the 16 map units, data on the area of each unit, and information on the making of raster CAVM. The press-quality version includes a 1/8-inch bleed on all sides to allow the map to printed at 36.25 square inches and trimmed to produce a "full bleed" map with color extending to the edge on all sides.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,673

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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