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Enregistrement W2059117250 · doi:10.1029/2005gl025243

Ground surface paleotemperature reconstruction using information measures and empirical Bayes

2006· article· en· W2059117250 sur OpenAlexaffabout
Allan D. Woodbury, Grant Ferguson

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAkaike information criterionBayesian probabilityBayesian information criterionMean squared errorSingular value decompositionRoot mean squareGeologyBoreholeStatisticsMathematicsMeteorologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We outline an empirical Bayesian approach to ground‐surface temperature (GST) reconstruction that utilizes Akaike's Bayesian information criterion (ABIC). Typical unknown statistical quantities, such as the noise variance and so on, are automatically determined through the analysis. We compare the ABIC inversion to the singular value decomposition on a synthetic downhole temperature data set. In comparing the root mean square errors between the synthetic climatic signal and each of the reconstructions (singular value and ABIC) from 1900 to 2002, we see that the ABIC solution produced the ‘best’ reconstruction in a mean square sense. We also carry out an analysis of the Canadian borehole data set in which we use 221 temperature profiles. The reconstructed GST record shows warming between 1800 and 1949 of approximately 1.0 K, with the maximum rate of warming occurring between 1900 and 1949.

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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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