EOF-MSE ADAPTIVE METHOD TO ASSESS AN ACID DEPOSITION MONITORING NETWORK OVER ALBERTA, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
This study provides an adaptive data analysis method that assesses Alberta's acid deposition monitoring network of 9 stations and the relative importance of each station. The method is based on the assessment of the mean square error (MSE) of sampling expressed in terms of empirical orthogonal functions (EOF). The annual potential acid input (PAI) data of the 9 stations over Alberta, Canada are used in this study. The patterns of the EOFs and PCs (principal components) are analyzed to reflect the PAI's spatial-temporal distribution properties. The definition and minimization of the MSE are the basis for our assessment method. The mean PAI field in the period of 1993–2006 and the PAI fields of individual years demonstrate a strong spatial inhomogeneity of the PAI field over Alberta. The PAI level is high in the Red Deer–Calgary–Kananaskis corridor. Our optimal analysis indicates that the 9-station network is, in general, adequate in monitoring the overall PAI in Alberta. The network results in a small root-mean-square-error/standard-deviation ratio (5.6%), which demonstrates the reasonable effectiveness of the network. In the period of 14 years (1993–2006), there were only three years (1993, 1998, and 2002) during which the PAI values were higher than the monitoring load of 0.17 [keq H+ ha-1yr-1] at three locations: Red Deer, Calgary, and Kananaskis. According to a station's contribution to the reduction of sampling error, the descending order of importance for the 9 stations is as follows: Beaverlodge, Fort Chipewyan, Suffield, Red Deer, Cold Lake, Kananaskis, Calgary, Fort Vermilion, and Fort McMurray.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».