Forecasting the severity of the Newfoundland iceberg season using a control systems model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The iceberg hazard for the Grand Banks area to the east of Newfoundland varies dramatically from one year to the next. In some years no icebergs penetrate south of 48oN, while in others well over 1000 icebergs enter the main shipping lanes between Europe and NE North America. Advance knowledge of this seasonal hazard would have major implications for ship routing, as well as the resources required for maintaining an effective ice hazard service. Here, a Windowed Error Reduction Ratio control system identification approach is used to forecast the severity of the 2018 iceberg season off Newfoundland, in terms of the predicted number of icebergs crossing 48oN, as well as to hindcast iceberg numbers for 2017. The best estimates are for 766±297 icebergs crossing 48oN before the end of September 2017 and 685±207 for 2018. These are both above the recent observed average of 592 icebergs for that date, and substantially so for 2017. Given the bimodal nature of the annual iceberg number, this means that our predictions for both 2017 and 2018 are for a high iceberg season, with a 71% level of confidence. However, it is most likely that the 2018 iceberg numbers will be somewhat less than 1000, while our higher hindcast for 2017 is consistent with the observed level of 1008. Our verification analysis, covering the 20-year period up to 2016, shows our model’s correspondence to the high or low nature of the 48oN iceberg numbers is statistically robust to the 0.05 % level, with a skill level of 80%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle