Selection of borehole temperature depth profiles for regional climate reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Borehole temperature depth profiles are commonly used to infer time variations in the ground surface temperature on centennial time scales. We compare different procedures to obtain a regional ground surface temperature history (GSTH) from an ensemble of borehole temperature depth profiles. We address in particular the question of selecting profiles that are not contaminated by non climatic surface perturbations and we compare the joint inversion of all the profiles with the average of individual inversions. Very few profiles of the Canadian data set meet the selection criteria (e.g. only 13 out of 73 profiles in Manitoba and Saskatchewan were retained). We show that the resolution and the stability of the inversion of selected profiles are much improved over those for a complete data set. When profiles have been selected, the average GSTH of individual inversions and the GSTH of the joint inversion are almost identical. This is not observed when the entire data set is inverted: the average of individual inversions is different from the joint inversion. We also show that the joint inversion of very noisy data sets does not improve the resolution but, on the contrary, causes strong instabilities in the inversion. When the profiles that are affected by noise can not be eliminated, averaging of the individual inversions yields the most stable result, but with very poor resolution.
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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 | 0,000 | 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 ».