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Enregistrement W1983081669 · doi:10.1029/2000jd000237

Holocene variations in the global hydrological cycle quantified by objective gridding of lake level databases

2001· article· en· W1983081669 sur OpenAlexafffund
A. E. Viau, Konrad Gajewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésKrigingSpatial ecologyClimatologyScale (ratio)General Circulation ModelEnvironmental scienceAutocorrelationSpatial variabilityWater balanceSpatial analysisPrecipitationClimate changePhysical geographyGeologyHydrology (agriculture)MeteorologyRemote sensingGeographyCartographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake level fluctuations provide evidence about past variations in the global hydrological balance. The geostatistical approach is here used to more objectively identify global patterns using an ensemble of lake level databases by examining spatial autocorrelation between sites. The spatial structures of the lake level data are then modeled and grids produced for the last 12,000 years at 3000‐year intervals using ordinary and indicator kriging techniques. The two gridding techniques produced almost identical estimated regional lake status patterns, thus suggesting a robust estimation. The resulting lake‐status grids are in general agreement with previous paleoclimatic reconstructions using only site‐by‐site lake status point maps; however, the reduction of local fine‐scale variability resulted in more coherent regional spatial patterns in areas of high local variability. The 6 ka lake‐status grids were compared to simulations of four atmospheric general circulation models to illustrate their usefulness in validating broad‐scale climate model outputs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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