MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W35714046 · doi:10.1111/gcb.16304

Signal processing: key element in designing an accurate machining forces measuring device

2009· article· en· W35714046 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Signal Processing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMachiningKey (lock)SIGNAL (programming language)Computer scienceSignal processingProcess (computing)Mechanical engineeringEngineering drawingEngineeringControl engineeringComputer hardwareDigital signal processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under climate change circumstances, increasing studies have reported the temporal instability of tree growth responses to climate, which poses a major challenge to linearly extrapolating past climate and future growth dynamics using tree-ring data. Space-for-time substitution (SFTS) is a potential solution to this problem that is widely used in the dendrochronology field to project past or future temporal growth response trajectories from contemporary spatial patterns. However, the projected accuracy of the SFTS in the climate effects on tree growth remains uncertain. Here, we empirically test the SFTS method by comparing the effect of spatial and temporal climate variations on climate responses of white spruce (Picea glauca), which has a transcontinental range in North America. We first applied a response surface regression model to capture the variations in growth responses along the spatial climate gradients. The results showed that the relationships between growth and June temperature varied along spatial climate gradients in a predictable way. And their relationships varied mainly along with local temperate condition. Then, the projected correlation coefficients between growth and climate using SFTS were compared against the observed. We found that the growth response changes caused by spatial versus temporal climate variations showed opposite trends. Moreover, the projected correlation coefficients using the SFTS were significantly lower than the observed. This finding suggests that applying the SFTS to project the growth response of white spruce might lead to an overestimation of the degree of tree maladaptation in future climate scenarios. And the overestimation is likely to get weaker from Alaska and Yukon Territory in the west to Quebec in the east. Although this is only a case study of the SFTS method for projecting tree growth response, our findings suggest that direct application of the SFTS method may not be applicable to all regions and all tree species.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,236 · 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