Estimation of Regionalized Phenomena by Geostatistical Methods: Lake Acidity on the Canadian Shield
Notice bibliographique
Résumé
This paperdperA)j7 a geostatistical techniquebased oncond)WA`LG simulations to assess confidPLW intervals of local estimates of lake pH values on theCanad7( Shield This geostatistical approach has beendenA)PFF todA) with the estimation of phenomena with a spatial autocorrelation structure among observations. It uses the autocorrelation structure todA)G7 minimum-variance unbiased estimates for points that have not been measured or to estimate average values for new surfaces. A survey for lake water chemistry has beencondW(P) by the Ministred l'Environnementd Qubec between 1986 and 1990, to assess su face wate quality and dity A)G the a eas affected by acid p ecipitation on the southe n Canadana Shield in Qubec. The spatial st uctu e of lake pH was modA7Gj using two nested sphe ical va iog am modjWPA with anges of 20 km 250 km, accounting espectively fo 20% 55% of the spatial va iation, plus a andjW component accounting fo 25%. The pH d A) have been to const uct a numbe of geostatistical simulations that podLF( plausible ealizations of a given andn function modtio while `hono ing' the expe imental values (i.e., the eal points a e among the simulated dlated and that coespond to the same und lying va iog am modLjB Post-p ocessing of a la ge numbe of these simulations, that a e equally likely to occu , enables the estimation of mean pH values, the p opo tion of affected lakes (lakes with pH^5.5), and the potential error of these parameters within small regions (100 km!100 km). The method provid)W a procedA`L to establish whether acid rain control programs will succeed in redG7WL acid7WL in surface waters, allowing one to consid7 small areas with particular physiographic features rather than large drge AjW basins with several sources of heterogeneity. This jud AGjG on...
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».