Predictions for "Statistical upscaling of ecosystem CO2 fluxes across the terrestrial tundra and boreal domain: regional patterns and uncertainties"
Notice bibliographique
Résumé
This record is for the dataset “Predictions for "Statistical upscaling of ecosystem CO2 fluxes across the terrestrial tundra and boreal domain: regional patterns and uncertainties” at https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.4521851. Description of the predictions These data include predictions of annual and growing season carbon dioxide (CO2) fluxes of gross primary productivity (GPP), ecosystem respiration (ER), and net ecosystem exchange (NEE) during 1990–2015 across the terrestrial high-latitude tundra and boreal region. We synthesized flux measurements and used geospatial data to predict (i.e., upscale) CO2 fluxes at relatively high spatial resolution (1 km2) across the high-latitude region using five commonly-used statistical models and their ensemble, i.e., the median of all five models. Predictions were made separately for each year and flux. More details can be found in Virkkala et al. "Statistical upscaling of ecosystem CO2 fluxes across the terrestrial tundra and boreal domain: regional patterns and uncertainties" (in review) Files in this repository This repository includes 27 rasters for each flux variable (i.e., annual GPP, annual ER, annual NEE, growing season GPP, growing season ER, growing season NEE). These raster files represent ensemble predictions for each flux variable and year (from 1990 to 2015, 26 years in total), and an average prediction across the years. Annual and growing season rasters are found in their own zipped folders. Rasters are in Lambert North Pole Equal-Area Projection and in .tif format and come together with their supporting files which are useful for plotting the maps in e.g. ArcMap. Permanent water bodies and croplands were masked from these predictions. Quality control of the predictors resulted in some pixels lacking values for a given year, resulting in slight inconsistencies in data set extent across the years. Flux predictions need to be multiplied by 0.01 to arrive at the original scale This dataset can be downloaded at https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.4521851.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».