Notice bibliographique
Résumé
This research investigated the resolving of soil carbon and interconnected properties in conjunction with vegetation and landform attributes for a boreal context within the Great Clay Belt region of northern Ontario, Canada. Objectives entailing sophisticated statistical inference of extracted soil samples, an endemic tree species classification and enhanced digital soil mapping of carbon were explored, yielding research contributions and practicable results. Statistical inference was achieved by adapting generalized estimating equations (GEEs) to estimate and assess refined mean differences of soil carbon between specific land cover types and tree species groupings. Furthermore, the feasibility of GEEs for digital soil mapping was demonstrated by predicting carbon concentrations with associated confidence intervals. Regarding boreal vegetation modeling, a pixel-based tree species classification was developed for natural settings at the remarkable spatial resolution of 2 m over an area of 100 square km. Afterwards, digital soil mapping of carbon was implemented by employing data-driven approaches via encoder-decoder (ED) neural networks formulated for relatively smaller data sets. Using EDs, modeling accuracy for soil carbon was augmented with coefficients of determination (R-squared) increasing to over 0.5. Finally, knowledge-based approaches to unravel linkages between soil carbon and interrelated properties were accommodated through structural equation modeling (SEM). A framework was devised to effectively facilitate SEM for digital soil mapping. The SEM quantified impacts on soil properties from covariates relating to soil formation factors, supporting the discernment of vegetational and environmental drivers for bulk density, carbon and carbon-to-nitrogen ratio. Uncertainty with prediction was also ascertained. A normalized entropy metric constituted from the top two contending groupings was conceived, which better encapsulated prediction uncertainty when compared to conventional entropy. Quantile mapping was also incorporated to uncover insights regarding prediction uncertainty from model ensembles. Structured query language (SQL) was harnessed to efficiently derive and generate rasterized covariates from LiDAR point cloud data. This novel computation consisted of a more detailed digital terrain model (DTM), as well as covariates pertaining to vegetational structure with canopy height model (CHM) and a gap fraction. These covariates were successfully exploited as predictors for modeling with both digital soil mapping and tree species classification.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».