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Enregistrement W1531067578 · doi:10.7202/032548ar

Le bilan énergétique et le gel au sol : une analyse statistique

2007· article· fr· W1531067578 sur OpenAlexvenueno aff
Bhawan Singh, Richard Taillefer

Notice bibliographique

RevueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des mesures régulières détaillées des composantes du bilan radiatif et énergétique et des régimes thermiques et hydrique du sol jusqu'à 5 m de profondeur ont été prises entre les mois d'août 1979 et août 1980 dans une forêt de pins près du lac Hélène, Jamésie. Les analyses statistiques faites sur ces mesures indiquent que la température du sol et, par conséquent, le gel à l'intérieur du sol s'expliquent par les échanges d'énergie radiative et calorifique près de la surface et par l'accumulation de la neige sur la surface. Pour des périodes de temps choisies, les températures du sol sont faiblement corrélées avec le rayonnement solaire (K ↓ ), le flux de chaleur dans le sol (QG) et la température de l'air (TAIR). Lorsque les cumuls de ces variables (∑K ↓, ∑QG et ∑TAIR) ainsi que l'épaisseur de la neige (EPAIS) sont utilisés, les corrélations sont plus fortes. En ce qui a trait à la profondeur du gel, la corrélation est la plus forte avec EPAIS, ∑QG, ∑TAIR et ∑K ↓, en ordre d'importance. D'ailleurs ces variables expliquent plus de 99% de la variance de la profondeur du gel dans le sol.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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