HAC robust trend comparisons among climate series with possible level shifts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Comparisons of trends across climatic data sets are complicated by the presence of serial correlation and possible step‐changes in the mean. We build on heteroskedasticity and autocorrelation robust methods, specifically the Vogelsang–Franses (VF) nonparametric testing approach, to allow for a step‐change in the mean (level shift) at a known or unknown date. The VF method provides a powerful multivariate trend estimator robust to unknown serial correlation up to but not including unit roots. We show that the critical values change when the level shift occurs at a known or unknown date. We derive an asymptotic approximation that can be used to simulate critical values, and we outline a simple bootstrap procedure that generates valid critical values and p ‐values. Our application builds on the literature comparing simulated and observed trends in the tropical lower troposphere and mid‐troposphere since 1958. The method identifies a shift in observations around 1977, coinciding with the Pacific Climate Shift. Allowing for a level shift causes apparently significant observed trends to become statistically insignificant. Model overestimation of warming is significant whether or not we account for a level shift, although null rejections are much stronger when the level shift is included. © 2014 The Authors. Environmetrics published by John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle