Real Time Weather Station Data Quality Control Procedures in the Alberta Agriculture Drought Monitoring Network (AGDMN)
Notice bibliographique
Résumé
Quality controlled weather data is a key component of a modern agricultural and food industry and environmental protection program. In order to meet the need for real-time quality weather data in Alberta, the Alberta Agriculture Drought-Monitoring program initiated the development of a standard automated weather station network across Alberta, known as Agricultural Drought Monitoring Network (AGDMN). The network started with 21 stations in 2001, and has grown to 40 stations with ongoing expansion plan of adding 60 more stations. Alberta Agriculture also makes uses of historical and near real time reported weather data collected by different agencies in the province. Effective design and operation of a modern weather monitoring networks should take a systems approach that considers all aspect of the weather stations network system ranging from station sitting, operation, maintenance and quality data reporting that meets the needs of potential users. A science based, reliable quality control and assurance procedure is vital in delivering credible quality data the users. While establishing and implementing a science based quality control and assurance procedure it is important to build on the experience of existing networks. This paper discusses the quality control and assurance procedure adapted by AGDMN to secure a high quality standard for its weather data that meets research quality data to be delivered o to users online. The quality control procedure consists of field visits, manual inspection, and a comprehensive computer routines combined with human intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».