Delineating Relative Temperature Zones in Forest Ecosystems: An Adaptation and Evaluation of Current Methodologies
Bibliographic record
Abstract
Le potentiel des données (1) infrarouge thermique; (2) de rayonnement solaire potentiel et (3) de températures prédites pour la cartographie des zones de température relative dans les écosystèmes forestiers a été évalué comme outil dans l'étude de l'écologie des forêts. Les modèles informatiques SOLAR et MTCLIM se sont montrés inefficaces pour la cartographie des zones de température relative des écosystèmes forestiers. Le rayonnement solaire potentiel calculé à l'aide du modèle de simulation SOLAR et la température prédite dérivée du modèle MTCLIM ont été démontrés statistiquement non correlés avec les moyennes maximales journalières correspondantes de température de l'air ambiant des écosystèmes forestiers enregistrées dans la forêt expérimentale de l'Université de l'Idaho, au cours de juin et de juillet 1993.Les données infrarouge thermique Landsat Thematic Mapper ont démontré leur efficacité pour la cartographie des zones de température relative des écosystèmes forestiers. Les coefficients de corrélation linéaire entre les données infrarouge thermique de Landsat Thematic Mapper acquises le 8 juillet 1990 et les températures maximales de l'air ambiant des écosystèmes forestiers enregistrées dans les polygones forestiers du programme Gap Analysis (GAP) dans le nord de l'Idaho, au cours de juillet et d'août 1992, étaient significatifs au niveau d'un pourcent pour les six dates testées et variaient de 0.96 à 0.99.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".