NAC<sup>2</sup>H: The North American Climate Change and Hydroclimatology Data Set
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A data set containing hydrometeorological and hydroclimatological data for 3,540 watersheds in North America is described. The data set contains four main parts: (a) observed hydrometeorological data including daily streamflow observations, precipitation, minimum temperature, and maximum temperature; (b) 20 bias‐corrected climate model projections for two Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios and five bias correction methods; (c) hydrological model calibration parameters and simulated streamflow for 4 hydrological models, 2 objective functions, and 10 calibration parameter sets for the reference period; and (d) hydrological simulations for each of the combinations of the abovementioned elements of the climate change impact study chain, for a total of 16,000 combinations. The data set also contains simulations and bias‐corrected climate for 30‐year horizons corresponding to 1.5°C and 2°C temperature increases for a subset of the climate models, for an additional 8,000 combinations. All simulations in the reference period are also provided. Fifty‐one precomputed hydrological indices are made available for each simulation. Overall, 2.89 × 1012 years of simulations are classified, analyzed, compressed, and made available for all researchers. This data set can be used to evaluate the uncertainty of various components in the impact study chain, to establish relationships between catchment properties and hydrological response to climate change, and to evaluate the spatial distribution of hydrological change according to a multitude of hydrological indices.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,020 |
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 ».