EOF-MSE ADAPTIVE METHOD TO ASSESS AN ACID DEPOSITION MONITORING NETWORK OVER ALBERTA, CANADA
Pourquoi ce travail est dans la base
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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 -1 yr -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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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle