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Enregistrement W1985245575 · doi:10.1071/sp05001

Extreme value analysis of Fiji's wind records

2005· article· en· W1985245575 sur OpenAlexaff
S P Rattan, Rajnish N. Sharma

Notice bibliographique

RevueSouth Pacific journal of natural and applied sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTropical cycloneWind speedGeographyExtreme value theoryClimatologyMeteorologyCyclone (programming language)Environmental scienceEngineeringStatisticsMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of extreme value analysis techniques are utilised to predict basic design gust wind speeds for Fiji, which lies in a tropical cyclone prone region. The study shows that a number of modern methods tend to highly under-predict extreme wind speeds in regions of Fiji severely affected by tropical cyclones, although their skills improve in less severely affected regions. The reference for comparison was Dorman’s method, which has been previously used as a guidance for development of Region D wind speeds in the Australian wind loading code – the AS1170.2-1989. In the case of Fiji, this study recommends the AS1170.2-1989 Region C provisions for Suva and the eastern coasts of the main island of Viti Levu only, and the AS1170.2-1989 Region D provisions elsewhere. This is significantly different to the provisions of the current National Building Code of Fiji (1990) which allow for the use of AS1170.2-1989 Region C provisions for all of Fiji. This difference is attributed to differences in the frequency and intensity of tropical cyclones visiting Fiji as compared with those for Australian Region C.

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)0,001
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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