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Explaining Extreme Events of 2018 from a Climate Perspective

2020· article· en· W3006987757 sur OpenAlexfundno aff
Stephanie C. Herring, Nikolaos Christidis, Andrew Hoell, Martin P. Hoerling, Peter A. Stott

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyBureau of ReclamationOffice of ScienceJapan Society for the Promotion of ScienceNanjing UniversityNanjing University of Information Science and TechnologyChina Scholarship CouncilBNP Paribas CardifDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Natural Science Foundation of ChinaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSwedish Foundation for International Cooperation in Research and Higher EducationU.S. Department of EnergyEuropean CommissionUniversity of TorontoMet OfficeAustralian GovernmentMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Centers for Environmental InformationDartmouth CollegeKey Laboratory of Meteorological DisasterNational Science Foundation
Mots-clésDownloadPerspective (graphical)Computer scienceResolution (logic)High resolutionFile formatData scienceWorld Wide WebRemote sensingGeographyDatabaseArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Editors note: For easy download the posted pdf of the Explaining Extreme Events of 2018 is a very low-resolution file. A high-resolution copy of the report is available by clicking here . Please be patient as it may take a few minutes for the high-resolution file to download.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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