Gold Standard in selection of rainfall forecasting models for soybean crops region
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.
Notice bibliographique
Résumé
Rainfall data forecasting is essential in agricultural sciences due to impacts caused by water excess or deficit on crop growth. Our study aimed to develop a method to select rainfall forecast models using references with negligible error denoted as the gold standard. To this end, we used forecasting models from national centers such as Canadian Meteorological Center (CMC), European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), National Center for Environmental Prediction (NCEP), and Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC). The study area comprised the western mesoregion of Paraná State (Brazil), and data were gathered from October to March between the soybean crop seasons of 2010/2011 and 2015/2016. Ten-day period clusters, corresponding to 240 h forecasts in the centers, were used to assess agreement with the gold standard. Our results showed that forecasting center selection must be based on rainfall value ranges and geographic locations. Selection according to the highest agreement with the gold standard was estimated at 76.9% for range 1 in CPTEC, 38.5% for range 2 and 4 in ECMWF, and 38.5% for range 3 in NCEP. In conclusion, the proposed method was efficient in selecting forecasting centers in areas of interest
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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