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Enregistrement W1980475844 · doi:10.5194/cp-6-565-2010

Statistical issues about solar–climate relations

2010· article· en· W1980475844 sur OpenAlexaff
Pascal Yiou, Édouard Bard, Philippe Dandin, Bernard Legras, Philippe Naveau, Henning W. Rust, Laurent Terray, Mathieu Vrac

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésEarth's magnetic fieldVariation (astronomy)ClimatologySeries (stratigraphy)SmoothingSolar variationEnvironmental scienceMeteorologyStatisticsMathematicsGeologyGeographyPhysicsAstrophysicsMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The relationship between solar activity and temperature variation is a frequently discussed issue in climatology. This relationships is usually hypothesized on the basis of statistical analyses of temperature time series and time series related to solar activity. Recent studies (Le Mouël et al., 2008, 2009; Courtillot et al., 2010) focus on the variabilities of temperature and solar activity records to identify their relationships. We discuss the meaning of such analyses and propose a general framework to test the statistical significance for these variability-based analyses. This approach is illustrated using European temperature data sets and geomagnetic field variations. We show that tests for significant correlation between observed temperature variability and geomagnetic field variability is hindered by a low number of degrees of freedom introduced by excessively smoothing the variability-based statistics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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