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Enregistrement W3160202230 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-22357

CoSMoS v2.0: Making Time Series Generation Simple

2020· article· en· W3160202230 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrological Forecasting Using AI
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeries (stratigraphy)Computer scienceTransformation (genetics)UnivariateSimple (philosophy)IntermittencyMultivariate statisticsMeteorologyMachine learningTurbulenceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Many physically based models aiming to quantify the vulnerability and risk of hydrologic and geomorphic hazards need as input or forcing time series of processes such as precipitation, temperature, humidity, etc. The reliability of their output depends on how realistic the inputs are. CoSMoS is a multi-platform software that generates reliable time series from hydroclimatic variables (precipitation, temperature, wind, relative humidity, streamflow, etc.). It is developed in R (version 2.0) as well as in other platforms (Matlab, Mathematica, Excel). It can be used to generate univariate and multivariate time series at any time scale by reproducing the marginal distributions and the linear correlation structures (including intermittency) of the process under investigation. CoSMoS implements a unified stochastic modelling scheme that expands and enhances a generic modelling approach based on the transformation of “parent” Gaussian time series. By design it aims to offer a simple and easy-to-apply solution to the user requesting minimal information, such as the target marginal distribution and the correlation structure. The software is accompanied by a complete users’ manual.</p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,198 · 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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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