MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983439209 · doi:10.1002/gdj3.11

Historical climate observations in Canada: 18th and 19th century daily temperature from the St. Lawrence Valley, Quebec

2014· article· en· W1983439209 sur OpenAlexfundaboutno aff
Victoria Slonosky

Notice bibliographique

RevueGeoscience Data Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesObservatoire de Paris, Université de Recherche Paris Sciences et LettresUniversity of South CarolinaMcGill University
Mots-clésCentennialClimatologySampling frameClimate changeEnvironmental scienceMetadataConsistency (knowledge bases)Physical geographyGeographyHistoryArchaeologyGeologyDemographyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daily observations of weather and climate for the province of Québec, Canada, start in the 18th century and continue to the present day. Daily temperature observations from 12 observers ranging from 1742 to 1873 are described here. The frequency distributions of the temperature observations from each of the historical weather journals are examined for data quality and consistency. Adjustments for differing types of exposures, particularly north wall exposures, are developed. It is shown that examination of the daily data distribution can be used to infer information concerning the instruments used and likely exposure in the absence of metadata. Comparisons of the relative frequency distributions of historical and modern hourly observations are used to assess the reliability of the daily historical temperature data, and are able to detect problems with instrument exposure or sampling biases. Historical observations of temperature from the 18th and 19th centuries are shown to be comparable to modern temperature data. These daily observations will be used in further studies to analyse changes in climate and extreme conditions on a decadal to centennial time frame, and will form part of international data sets for the reconstruction and analysis of past climate events.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,185 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeoscience Data JournalMême sujetTree-ring climate responsesTravaux en français237 207