Space matters: spatial effects, MAUP, and spatial statistics in the analysis of environmental change in the oil sands region of Alberta (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The oil sands zone (OSZ) is a vast area (142,200 km2) of northern Canada, best known for oil and gas extraction, and characterized by a delicate natural and human environment, owing to its diverse flora and fauna, as well as its cultural diversity, indigenous population, and resource economy. A spatio-temporal study is conducted to detect environmental changes in OSZ, based on DEM input and Landsat composites every fifth year between 2000 and 2020. Once changes are identified, statistical models will be implemented to probabilistically assess the association of disturbances with specific process categories, i.e., natural vs. anthropogenic. Spatial data, including high resolution imagery, are known to exhibit spatial dependence and heterogeneity, which violate standard statistical assumptions, inducing so-called spatial effects, i.e., decreased reliability of model estimates. The problems can be addressed through specialized methods (e.g., spatially autoregressive or geographically weighted); however, spatial analyses remain prone to the modifiable areal unit problem (MAUP), whereby analytical results depend on the scale and aggregation of spatial units. To date, MAUP has no known solution, but it implies that results obtained for one scale and aggregation cannot be inferred to different aggregations/scales. While we do not have a solution to these problems, we make two practical suggestions. For our analysis, we present multiscale, hierarchical analytical tools, which help uncover the variation of results embedded in changing scale/aggregation. Further, we illustrate the need for environmental software tools to incorporate spatial methods and consider locational matters when integrating LULC dynamics in models.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».