Monitoring the impacts of weather radar data quality control for quantitative application at the continental scale
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
Abstract As part of a suite of quality control methods applied to Canadian and American weather radar data before their assimilation into a numerical weather prediction model, the combination of thresholded depolarization ratio and a speckle filter was applied to American data with the purpose of identifying and removing non‐precipitation echoes. This polarimetric quality control replaces a set of image‐analysis‐based methods used in a previous study and based on reflectivity information only. The old and new quality‐controlled results were objectively assessed using meteorological aerodrome report (METAR)‐based precipitation occurrence observations and a set of five common contingency table skill scores with all available Next Generation Weather Radar (NEXRAD) Level II data from the contiguous United States for August 2016. The new quality control yields consistently improved skill scores, indicating higher quality radar data for downstream application. The process whereby the radar data are quality controlled and assessed comprises a framework with the ability to monitor the impacts of quality control to radar data quality over time. In turn, this allows for the introduction of changes to data acquisition and processing with the ability to monitor the impacts on data quality: a scientific evidence‐based quality assurance process as part of change management.
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.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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