Analysis of the rainfall variability and change in the Republic of Benin (West Africa)
Notice bibliographique
Résumé
The temporal variation and trends of annual rainfall distribution in Benin were examined using data from 1940 to 2015 at six meteorological stations and three raingauges stationed throughout the country. The nonparametric modified Mann-Kendal (MK) and Levene tests were applied to detect trends and heteroscedasticity, respectively. For six of the time series, no significant trends were detected. A Bayesian multiple change points detection approach was applied to the rainfall time series, and most (six of nine) exhibited abrupt change points, corresponding to the alternation between wet (before 1968 and after 1990) and dry (1969–1990) periods. No significant trends or breakpoints and changes in the variance were observed for the spatial average rainfall time series. Seven modified MK trend tests were applied; the trends are affected by the selected MK method and rainfall statistics. Oceanic and/or atmospheric influences on the rainfall in Benin were examined by investigating the correlation between the precipitation time series and several indices. Negative seasonal correlations were determined for the North Atlantic Oscillation, Pacific Decadal Oscillation and Niño3, while positive seasonal correlations were observed for the Southern Oscillation, Antarctic Oscillation and Dipole Mode Index.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».