Análise de flutuações na precipitação no macrotempo
Notice bibliographique
Résumé
RESUMOEste trabalho debruça-se sobre a caracterização de regimes na precipitação e a melhor compreensão da variabilidade neste processo. Esta caracterização tem sido afetada por limitações com origem nos dados de precipitação analisados (e.g. resolução e cobertura temporal e espacial dos dados) e nas abordagens metodológicas adotadas, e por incertezas relacionadas com os efeitos prováveis de alterações climáticas neste processo. Obviando algumas destas problemáticas, os principais contributos deste trabalho assentam na seguinte abordagem, em que se: (i) usa três produtos de precipitação que permitem estudar desde escalas mensais a escalas centenárias e escalas espaciais que se estendem até à escala planetária; (ii) estuda a precipitação sobre os continentes, sobre os oceanos e à escala global; (iii) investiga a estatística da precipitação no macrotempo, um regime intermédio entre os regimes tempo e clima; (iv) usa análise espectral e flutuações Haar para identificar regimes na precipitação e caracterizar a estatística (escalante) temporal, espacial e espácio-temporal da precipitação. Dos resultados obtidos destaca-se a identificação do carácter distinto, escalante, de vários regimes na precipitação e de efeitos, presumivelmente de origem antrópica, observados na variabilidade da precipitação, nas baixas frequências.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,041 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».