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Enregistrement W2355648661

Temporal-Spatial Feature of Secular Variation of Global Land Rainfall for June-August during 1948-2001

2003· article· en· W2355648661 sur OpenAlexaboutno aff
Xian Feng Huang

Notice bibliographique

RevueNanjing Qixiang Xueyuan xuebao · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Agricultural Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologySecular variationMonsoonPrecipitationChinaGeographyEl Niño Southern OscillationTrend analysisSpatial variabilityVariation (astronomy)Physical geographyEnvironmental scienceGeologyMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal spatial feature of secular variation of global land rainfall fields for June August during 1948-2001 is investigated based on the global land monthly data PREC/L.The result shows that the maximum rainfall for June August happened in the several famous monsoon areas,and their standard deviation is bigger in monsoon areas than the others.The global land rainfall of June August represents a main feature of the negative trend variation,The regions with significant reduction of rainfall include tropical Africa,north of Huaihe River of China,the eastern,central and western Siberian of Russia,North Korea and the South Asian.While,those with increase of precipitation are the northern Canada,Brazil,central Greenland and etc.The trend of coefficients in 12 latitudinal zones is significant with 95% of confidence level except one (65~60°S) with positive trend.The areas with positive trend coefficient are very small.The relation between the trend variation of global land rainfall for June August and ENSO is preliminary 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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