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Enregistrement W7104672877 · doi:10.17632/2ndb7297ff

Soil Moisture SK4

2025· dataset· W7104672877 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflectometryWater contentMoistureWind speedAutomatic weather stationWeather stationHydrology (agriculture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International Soil Moisture Network (ISMN) site within Canada’s Real-Time In-Situ Soil Monitoring for Agriculture (RISMA) network in Saskatchewan, station 4. From 2014–2021, 15-minute in-situ record comprising multi-sensor soil moisture and temperature at six depths (0–5 cm to 150 cm) and collocated meteorology. The site has frequency-domain reflectometry sensors (Stevens HydraProbe II) installed at depths of 5 cm, 20 cm, 50 cm, 100 cm, and 150 cm below the surface. An additional surface measurement of the 0–5 cm layer is also recorded, effectively providing six distinct depth readings (surface 0–5 cm, 5 cm, 20cm, 50 cm, 100 cm, 150 cm). The station also measures air temperature, precipitation, relative humidity, wind speed, and wind direction at a nearby weather station, and it monitors battery voltage for maintenance. Data from this station are logged at 15-minute intervals, providing a high-resolution time series from 2014 through 2021. This data was used to research on "Multi-Scale Soil Moisture Prediction Using Recurrent Neural Networks with Temporal Attention."

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,028

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,279 · 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'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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