The Manitoba Agriculture Mesonet: Technical Overview
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Established primarily to improve weather monitoring across the agricultural regions of the province, the Manitoba Agriculture Weather Program (MAWP) began officially in 2005 with funding from the provincial government for the establishment of a network of 28 automated weather monitoring stations. The network steadily grew to 46 stations between 2007 and 2014 as a result of partnership with local commodity and research groups. In response to the Manitoba flood of 2011, more stations were installed and the network grew to 108 weather stations in 2019. The stations are solar powered, and scheduled maintenance is conducted at each station twice per year. Weather parameters monitored include air temperature, barometric pressure, precipitation, relative humidity, soil moisture, soil temperature, solar radiation, wind speed, and wind direction using research-grade sensors. The observations are transmitted via cellular telemetry every 15 min in the spring, summer, and fall but hourly in the winter to conserve energy supply due to reduced daylight and below-freezing temperatures. The data can be viewed by the public within 1 min of data collection. The data are used to generate agronomic-related maps such as thermal unit computation of growing degree-days and corn heat units as well as disease risk maps such as Fusarium head blight. Beyond agriculture, the data have been used for aviation investigation and for undergraduate course instruction among other applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».