Notice bibliographique
Résumé
“Expect the cold weather to continue for the next ten days, followed by a warm spell.” This might have been the fourteen- day weather forecast for Montreal on December, 31, 2006 (Fig. 5.1, top). But imagine what it might have been if Earth rotated about its axis ten times more slowly, so that the length of the day coincided with the ten- day weather– macroweather transition scale— an alignment of scales almost achieved on Mars. In that case (Fig. 5.1, bottom) we would have heard, “Expect mild weather on Monday, followed by freezing temperatures, until a warm spell on Thursday, followed by a brisk Friday and Saturday, a warming on Sunday and Monday, followed by freezing on Tuesday, then a four- day warm period followed by freezing and then warming.” Although long- term trends in weather can persist for up to ten days or so, in macroweather, the upshifts tend to be followed immediately by downshifts (and vice versa) and, although longer term trends exist, they are much more subtle, resulting from imperfect cancelations of successive fluctuations. The tendency of macroweather fluctuations to cancel rather than to accumulate is its defining feature, and cancelation is synonymous with stability. Quantitatively, it implies that the temporal fluctuation exponent H is negative. In the weather regime with positive H, the temperature, wind, and other variables wander up and down with prolonged swings. The weather is a metaphor for instability. If we average macroweather over longer and longer times, its variability is reduced systematically so that it appears to converge to a well-defined value. In that sense, macroweather is what you expect, the weather is what you get. But what about macroweather’s spatial properties? As usual, forecasts can be explained with recourse to maps. For example, Plate 5.1 (left) shows the day- to-day evolution of the daily temperatures corresponding to the forecast in Figure 5.1 (top).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».