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Enregistrement W3024671539

NATIONAL INTEGRATED DROUGHT INFORMATION SYSTEM CENTRAL U.S. 2012 DROUGHT ASSESSMENT

2012· article· en· W3024671539 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Umphlett, Michael S. Timlin, Brian Fuchs, W. B. Ryan, Nolan J. Doesken, Jim Angel, Olivia Kellner, Harry J. Hillaker, Mary Knapp, Xiaomao Lin, Stu Foster, Jeff Andresen, Aaron Pollyea, Greg Spoden, Pat Guinan, Adnan Akyüz, Jeffrey C. Rogers, Laura Edwards, Tony Bergantino

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conditions leading into 2012 gave scant indication of what was to come for a 15-state region in the central United States, extending from Colorado, Wyoming, and North Dakota on the west to Kentucky, Ohio, and Michigan on the east. The drought of 2012 was the first since 1988 that impacted almost the entire Corn Belt. It intensified quickly, catching many by surprise. We hope to learn from this event to help better plan and prepare for the next drought. The full central U.S. 2012 drought assessment, “From too much to too little,” aims to identify the events of 2012 and how they impacted the region, how the drought progressed, and how the states responded. A summary of the year: The winter season of 2011-2012 was strongly influenced by a positive Arctic Oscillation, which correlates with warm winter conditions. Temperatures in January ranked among the top 25 percent of years on record dating to 1895. Precipitation was a mixed bag from month to month, with winter totals running the lowest along the Canadian border and increasing for some of the states farther to the south. Snow totals ranked as the lowest in more than 20 years in the contiguous U.S. The season wrapped up with much warmer than normal temperatures extending across almost the entire region.

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)0,003
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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