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Enregistrement W2056237624 · doi:10.1175/2008jtecho615.1

Versatile Harmonic Tidal Analysis: Improvements and Applications

2008· article· en· W2056237624 sur OpenAlexaff
Michael Foreman, J. Y. Cherniawsky, V. A. Ballantyne

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensCanadian Hydrographic ServiceFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwareComputer scienceAltimeterAlgorithmSeries (stratigraphy)SatelliteTime seriesData miningRemote sensingGeodesyGeologyProgramming languageMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New computer software that permits more versatility in the harmonic analysis of tidal time series is described and tested. Specific improvements to traditional methods include the analysis of randomly sampled and/or multiyear data; more accurate nodal correction, inference, and astronomical argument adjustments through direct incorporation in the least squares matrix; multiconstituent inferences from a single reference constituent; correlation matrices and error estimates that facilitate decisions on the selection of constituents for the analysis; and a single program that analyzes one- or two-dimensional time series. This new methodology is evaluated through comparisons with results from old techniques and then applied to two problems that could not have been accurately solved with older software. They are (i) the analysis of ocean station temperature time series spanning 25 yr, and (ii) the analysis of satellite altimetry from a ground track whose proximity to land has led to significant data dropout. This new software is free as part of the Institute of Ocean Sciences (IOS) Tidal Package and can be downloaded, along with sample input data and an explanatory readme file.

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)0,000
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations128
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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