Trends and Variability of Snowfall and Snow Cover Across North America and Eurasia. Part 1: Data Quality and Homogeneity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Snow is a significant factor in the national economy and also in the water resources of Northern Hemisphere countries. Snow has an important climatic role reflecting climatic changes and fluctuations, as well as exerting an influence on climate. The availability of satellite monitoring of weather and climate variables enabled scientists to develop and analyze hemispheric snow cover extent using a consistent database. Unfortunately, the satellite snow record goes back only four decades. In situ observations of snow cover as well as snowfall are available for some stations going back to the beginning of the Twentieth Century. The research presented in this paper and a companion contribution (cf. Robinson and Heim, Trends and variability of snowfall and snow cover across North America and Eurasia. Part 2: What the data say) includes a comprehensive analysis of in situ snow observations from stations in the United States, Canada, and the Former Soviet Union (FSU) using a consistent methodology applied to all of the stations. This paper discusses the first portion of the effort, and includes: 1) data sources and variables analyzed, 2) the quality control that was applied, and 3) the snow indices that were computed from the daily snow observations. The quality control and inventory summary statistics were utilized to identify the best stations to use for Northern Hemisphere snow assessments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».