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Enregistrement W2135877839 · doi:10.5194/bg-5-451-2008

Quality control of CarboEurope flux data – Part 2: Inter-comparison of eddy-covariance software

2008· article· en· W2135877839 sur OpenAlexaff
Matthias Mauder, Thomas Foken, R. Clement, J.A. Elbers, Werner Eugster, Thomas Grünwald, B.G. Heusinkveld, Olaf Kolle

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEddy covarianceSoftwareFlux (metallurgy)CovarianceRange (aeronautics)Quality assuranceComputer scienceInstrumentation (computer programming)Data processingData miningQuality (philosophy)Environmental scienceRemote sensingStatisticsMathematicsPhysicsEngineeringGeologyChemistryAerospace engineeringDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. As part of the quality assurance and quality control activities within the CarboEurope-IP network, a comparison of eddy-covariance software was conducted. For four five-day datasets, CO2 flux estimates were calculated by seven commonly used software packages to assess the uncertainty of CO2 flux estimates due to differences in post-processing. The datasets originated from different sites representing different commonly applied instrumentation and different canopy structures to cover a wide range of realistic conditions. Data preparation, coordinate rotation and the implementation of the correction for high frequency spectral losses were identified as crucial processing steps leading to significant discrepancies in the CO2 flux results. The overall comparison indicated a good although not yet perfect agreement among the different software within 5–10% difference for 30-min CO2 flux values. Conceptually different ideas about the selection and application of processing steps were a main reason for the differences in the CO2 flux estimates observed. A balance should be aspired between scientific freedom on the one hand, in order to advance methodical issues, and standardisation of procedures on the other hand, in order to obtain comparable fluxes for multi-site synthesis studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,281
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations243
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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