MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315372005 · doi:10.6000/1927-5129.2012.08.02.48

Study of Arabian Seawater Temperature Fluctuations

2012· article· en· W2315372005 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Arif Hussain, Shaheen Abbas, Muhammad Rashid Ansari, Asma Zaffar

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLog-normal distributionProbability distributionClimatologyEnvironmental scienceStandard deviationSeawaterSea surface temperatureStatisticsNormal distributionOceanographyMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that the ocean has an important role in climate variability and change. To study the variations in sea-surface temperature (SST) of Arabian sea near Karachi coastal region, we apply the probability distributions theory as it gives more insights of SST fluctuating behavior. In this regard the adequacy of Normal. Gamma, and Lognormal probability distributions is tested with the help of Kolmogorov-Smirnov D-test. It is found that most of the months of the year follow Normal probability distribution, whereas April, August, October, and November follow Lognormal probability distribution. Further, using the distribution parameters mean and standard deviations of monthly SST are also calculated, which come out to be (23.33 ± 0.316), (23.19 ± 0.300), (24.36 ± 0.312), (26.27 ± 0.360), (28.31 ± 0.325), (29.19 ± 0.347), (28.64 ± 0.346), (27.38 ± 0.364), (27.34 ± 0.322), (27.61 ± 0.311), (26.43 ± 0.352), (24.65 ±0.380).

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Basic & Applied SciencesMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207