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Enregistrement W2098690582

Standardized Precipitation Index Zones for México

2005· article· en· W2098690582 sur OpenAlexaff
L. E. Giddings, Margarita Soto, Brent M. Rutherford, Abdel Maarouf

Notice bibliographique

RevueRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationSeries (stratigraphy)Principal component analysisOutlierHomogeneousClimatologyIndex (typography)SeasonalityGeologyEnvironmental scienceMeteorologyGeographyMathematicsStatisticsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Precipitation zone systems exist for México based on seasonality, quantity of precipitation, climates andgeographical divisions, but none are convenient for the study of the relation of precipitation with phenomenasuch as El Niño. An empirical set of seven exclusively Mexican and six shared zones was derived from threeseries of Standardized Precipitation Index (SPI) images, from 1940 through 1989: a whole-year series (SPI-12)of 582 monthly images, a six month series (SPI-6) of 50 images for winter months (November through April),and a six-month series (SPI-6) of 50 images for summer months (May through October). By examination ofprincipal component and unsupervised classification images, it was found that all three series had similarzones. A set of basic training fields chosen from the principal component images was used to classify all threeseries. The resulting thirteen zones, presented in this article, were found to be approximately similar, varying principally at zone edges. A set of simple zones defined by just a few vertices can be used for practicaloperations. In general the SPI zones are homogeneous, with almost no mixture of zones and few outliers ofone zone in the area of others. They are compared with a previously published map of climatic regions.Potential applications for SPI zones are discussed."

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations104
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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