Notice bibliographique
Résumé
Daily historical rain‐gauge data from several Canadian sources and field experiments were compared to the World Meteorological Organization (WMO) pit gauge rainfall measurements in order to determine the accuracies for different operational rain gauges. The detailed technical description of the main Canadian precipitation gauges assisted in understanding the associated accuracies and the need for adjustments for rain‐gauge errors. All gauges, including the pit gauge, reported less than the actual rainfall. The corrections for wind, funnel wetting, evaporation and receiver retention improved the overall accuracy of the manual gauges. The range of rainfall measurements from different manual gauges was greatly reduced after applying the correction factors which were determined through a series of precision measurements. The recently introduced Hydrological Services TB3 tipping bucket rain gauge and the Geonor T‐200B precipitation gauge improved rainfall catch efficiencies compared to the older Meteorological Service of Canada (MSC) tipping bucket and F&P/Belfort gauges with error values of ‐3.5% for the TB3 and ‐4.7% for the Geonor. The manual Type B gauge, in service for more than thirty years, was found to be the best rain gauge and provided the most accurate values based on all the reported rainfall field experiments with an average bias of only ‐0.6% compared to the raw pit gauge data.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».