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Enregistrement W7104464073 · doi:10.71781/20510

Identifier les arbres du Québec grâce à la spectroscopie foliaire : différenciation fonctionnelle et phylogénétique des espèces

2022· dissertation· fr· W7104464073 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZea maysStatistical analysisDevelopmental stage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La spectroscopie représente un puissant outil en conservation grâce à la possibilité d’effectuer le suivi de la diversité végétale à travers de larges étendues géographiques. La réflectance spectrale montre un potentiel certain pour l’identification des espèces d’arbres et même des taxons inférieurs, mais ceci a rarement été testé sur un grand nombre d’espèces. J’examine la qualité de la classification de 45 espèces d’arbres des forêts tempérées du Québec à partir de plus de 3500 spectres de réflectance foliaires (400-2400 nm). Nous évaluons cette classification sur la base de la variation spectrale des espèces, de même qu’à partir des distances fonctionnelles et phylogénétiques mesurées. Nos résultats indiquent un taux de classification très satisfaisant (κ = 0.736, ±0.005). Nous observons des erreurs de classification plus fréquentes entre les espèces évolutivement proches, alors qu’il semble que la distance fonctionnelle établisse un seuil voulant qu'au-delà d’une certaine distinction fonctionnelle globale, il soit peu probable que deux espèces soient confondues. Ces résultats viennent renforcer le lien entre la diversité spectrale et l’organisation taxonomique des espèces, ajoutant à la valeur de substitution de la première pour la diversité phylogénétique. Cela suggère par contre que de fortes convergences fonctionnelles peuvent faire obstacle à l’identification des espèces à partir de la réflectance spectrale. Cette étude est prometteuse pour la classification de spectres foliaires non préalablement identifiés, et améliore notre compréhension du lien entre les données spectrales et la différenciation des espèces, d’une grande importance pour assurer la validité des estimations de la biodiversité à partir de données de télédétection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
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