Simple regional analyses are still possible once correlated errors are removed
Notice bibliographique
Résumé
<p>Correlated errors in the monthly spherical harmonic coefficient (SHC) solutions provided by the GRACE data centers are estimated and removed using the destriping method of Crowley and Huang (2020). Regional estimates for mass change are calculated across Canada using the simple basin average technique of Swenson and Wahr (2002) as well as a simple mascon approach developed by the Canadian Geodetic Survey. A comparison with mascon solutions from the GRACE data centers demonstrates excellent agreement and in some cases reveals larger amplitudes and added temporal structure. This approach does not require additional constraints/dependencies, smoothing, normalizations or scaling factors and can easily be applied to any regional geometry without the need to calculate a global solution. Solutions tend to agree well when data quality is good and diverge when errors are larger. This is expected and demonstrates the underlying uncertainties that remain. The similarity in solutions using such different methodologies provides confidence in the time series solutions. We conclude with a regional validation that uses water level changes in the Great Lakes of North America to demonstrate the effectiveness of the method. The Great Lakes are large enough that GRACE clearly detects changes in their water levels. At the same time, the lakes are close enough to each other that distinguishing signals between adjacent lakes remains a challenge for any method.</p><p>References:</p><p>Crowley, J.W., and J Huang, A least-squares method for estimating the correlated error of GRACE models, Geophysical Journal International, Volume 221, Issue 3, June 2020, Pages 1736–1749, https://doi.org/10.1093/gji/ggaa104.</p><p>Swenson, S., and J. Wahr, Methods for inferring regional surface-mass anomalies from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) measurements of time-variable gravity, J. Geophys. Res., 107(B9), 2193, doi:10.1029/2001JB000576, 2002.</p>
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».