Navigating Great Lakes Hydroclimate Data
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that the Great Lakes contain roughly 20% of the world's surface freshwater, there is a relatively limited body of recent work in peer reviewed literature that addresses recent trends in lake levels. This work is largely coming from a handful of authors who are most well-versed in the complexities of monitoring and modeling in a basin that spans an international border and contains vast areas of surface water connected by both natural and managed connecting channel flows. At the same time, the recent dramatic changes from record low water levels in the early 2010's to record high water levels across the Great Lakes in 2019 and 2020 have brought significant attention to the hydroclimatic conditions in the basin, underscoring the need to bring new approaches and diverse perspectives (including from outside the basin) to address hydroclimate research challenges in the Great Lakes. Significant effort has led to advancements in data and model coordination among U.S. and Canadian federal agencies throughout the decades, and at the same time research from the broader community has led to higher resolution gridded data products. In this paper, we aim to present the current state of data and models for use in hydrological simulation with the objective of providing a guide to navigating the waters of Great Lakes hydroclimate data. We focus on data for use in modeling water levels, but we expect the information to be more broadly applicable to other hydroclimate research. We approach this by including perspectives from both the Great Lakes water management community and the broader earth science community.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».