Verification of ESP forecast skills for pre- and post-ESP re-sampling schemes: Application to the South Saskatchewan River Basin
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study compares the performance of two K-nearest neighbor (K-NN) re-sampling schemes for producing ensemble streamflow forecasts using a conceptual hydrologic model. In the first scheme, the weather input data to the hydrologic model (precipitation and temperature) for each day of the forecast year are stochastically generated from historical observations by conditioned re-sampling from the K-NN. In the second scheme, ensemble members are conditionally re-sampled from candidate ensemble traces which were generated by assuming that each historical year in the record has an equal likelihood of occurrence in the forecast year. In both schemes, the conditioning vectors for selecting the nearest neighbors comprise large-scale climate information and antecedent precipitation. The methods were applied to two watersheds located in the headwaters of the South Saskatchewan River basin in the province of Alberta, Canada. Forecasts produced by the two schemes exhibited only marginal differences in terms of overall skill measures such as correlation coefficient, relative root-mean-squared error and ranked probability skill score. However, notable differences were observed between forecasts issued during some months when the relative operating characteristic curve was evaluated for below-normal and above-normal flow categories separately.
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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) | 0,000 | 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 découle