Trends in the start of the wet season over Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A quarter of a century of daily rainfall data from the Global Telecommunications System are used to define the temporal and spatial variability of the start of the wet season over Africa and surrounding extreme south of Europe and parts of the Middle East. From 1978 to 2002, the start of the wet season arrived later in the year for the majority of the region, as time progressed. In some parts of the continent, there was an annual increase in the start date of up to 4 days per year. On average, the start of the wet season arrived 9–21 days later from 1978 to 2002, depending on the threshold used to define the start of the rains (varying from 10–30 mm over 2 days, with no dry period in the following 10 days). It is noted that the inter‐annual variability of the start of the wet season is high with the range of start dates varying on average from 116 to 142 days dependent on the threshold used to determine the start date. These results may have important implications for agriculturists on all levels (from the individual farmer to those responsible for regional food supply), as knowledge of potential future climate changes starts to play an increasingly important role in the agricultural decision‐making process, such as sowing and harvesting times. Copyright © 2008 Royal Meteorological Society
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».