Notice bibliographique
Résumé
I was intrigued to see a World Meteorological Organization (WMO) statement on extreme weather events (Eos, 15 July 2003, p. 262) issued during the peak of the northern hemisphere summer season, when parts of Europe were experiencing a heat wave and the U.S. Midwest experienced a rash of tornadoes. As a long‐term resident of eastern North America—Toronto, to be exact—I was puzzled to note that WMO did not choose to issue such an “extreme weather statement” during the last winter season, January–March 2003, when eastern North America experienced one of the longest and coldest winters in many years. Several communities in the Canadian Atlantic provinces experienced extreme cold spells and record‐breaking snowfall amounts. In the interior region of Newfoundland, several communities were cut off for a few weeks because of ice jams due to frozen rivers and lakes. Further south, along the U.S. Atlantic seaboard, heavy snowfall amounts were recorded with some locales in the Washington‐Baltimore area receiving up to 100 cm of snow in 24 hours! The unusually long and cold winter of 2003 was felt as far south as Bangladesh and Vietnam, where several hundred people died of exposure during a month‐long cold spell. In northern Europe, the Gulf of Finland between Scandinavia and Russia was frozen over for the first time since 1947!
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».