Dévelopement d'un modèle hiérarchique Bayésien appliqué aux épaisseurs de cernes
Notice bibliographique
Résumé
A basic principle of the dendroclimatology is that the annual tree-rings hide information on past climate. From a statistical viewpoint, all tree rings formed the same year belong to a given perimeter associated with a latent random variable - i.e. an unobservable random variable - integrating all forcings having affected trees of the perimeter during the period they formed their respective ring. This annual latent variable is therefore common of all trees of the investigated area. The succession of these latent variables constitutes temporal series characterizing the handling area and the work of the statistician is to mobilize all the available information to extract a chronicle that may receive a climatic interpretation. The clarity of the output signal varies depending on the tree species, regional factors and the statistical methods used. In the case of black spruce (Picea mariana Mill. BSP), very common in Northern Quebec, we developed a hierarchical Bayesian model named DENDRO-AR which essentially provides a chronological of posterior distributions of the latent variables, each synthesizing the influence of the environment on the growth of trees, including the climatic conditions that prevailed during the period of vegetation. Applying this model to a set of adequately distributed sites over a wide area, the mapping of a particular quantile, e.g. the median, authorizes a spatiotemporal analysis of the common signal.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».