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Enregistrement W6965296297 · doi:10.3334/ornldaac/2369

ABoVE: Soil Moisture and Active Layer Thickness in Alaska, USA and Canada, 2005-2024

2025· other· en· W6965296297 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center for Biogeochemical Dynamics · 2025
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater contentActive layerGround-penetrating radarMoistureRadarSynthetic aperture radarData logger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset provides soil thaw depth and moisture measurements and dielectric properties measured by different research teams at sites in Alaska, U.S., and the Northwest Territories, Canada. There are multiple observations per site and 529,862 total observations. The dataset includes 224,200 observations of active layer thickness measured by mechanical probing (9.8%) or ground penetrating radar (GPR) (90.2%). Approximately 180,310 volumetric water content (VWC) measurements were collected using GPR (2.0%), HydroSense I and II probes (8.8%), in situ loggers (89.2%), and DualEM (<1.0%). Metadata includes the location, time, geospatial coordinates, sampling technique, measurement teams, and field team contact information. Measurements were typically collected in August and September near the end of the thaw season and cover the period from 2005 to 2024. This dataset, referred to as field measurements of Soil Moisture and Active layer Thickness (SMALT) (Schaefer et al., 2021), was developed for work in Clayton et al. (2021). It has been expanded in Version 2 to comprise a comprehensive dataset of NASA Arctic-Boreal Vulnerability Experiment (ABoVE) field campaign measurements of soil moisture and active layer thickness, including logger data of relevance to Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar (UAVSAR) acquisitions. The data are provided in comma separated values (CSV) format.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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