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Regional Climates

2022· article· en· W4295886441 sur OpenAlexaff
Peter Bissolli, Catherine Ganter, Ademe Mekonnen, Ahira Sánchez-Lugo, Zhiwei Zhu, A. Abida, William Agyakwah, Laura S. Aldeco, Eric J. Alfaro, Teddy Allen, Lincoln Muniz Alves, Jorge A. Amador, Bianca Ott Andrade, P. Asgarzadeh, Grinia Ávalos, Julián Baéz, M. Yu. Bardin, E. Bekele, Renato Bertalanič, Oliver Bochníček, Brandon Bukunt, Blanca Calderón, Jayaka Campbell, Elise Chandler, Candice S. Charlton, Vincent Y. S. Cheng, Leonardo A. Clarke, Kris Correa, Catalina R. Cortés Salazar, Felipe Costa, Lenka Crhová, Ana Paula Martins do Amaral Cunha, Mesut Demircan, K. R. Dhurmea, Diana Analía Domínguez, Dashkhuu Dulamsuren, M. ElKharrim, Jhan Carlo Espinoza, A. Fazl-Kezemi, Nava Fedaeff, Chris Fenimore, Steven Fuhrman, Karin Gleason, Charles “Chip” P. Guard, Samson Hagos, Mizuki Hanafusa, Richard R. Heim, John Kennedy, Sverker Hellström, Hugo G. Hidalgo, I. A. Ijampy, Gyo Soon Im, Guillaume Jumaux, K. Kabidi, Kenneth D. Kerr, Yelena Khalatyan, V. M. Khan, Mai Van Khiem, Tobias Koch, Gerbrand Koren, Natalia N. Korshunova, Andries Kruger, Mónika Lakatos, Jostein Mamen, Hoang Phuc Lam, Mark A. Lander, Waldo Lavado‐Casimiro, Tsz‐Cheung Lee, Kinson H. Y. Leung, Xuefeng Liu, Rui Lü, José A. Marengo, Marjan Mohammadi, Ana E. Martínez, C. Mcbride, Mirek Mietus, Noelia Misevicius, Aurel Moise, Jorge Molina‐Carpio, Natali Mora, Awatif E. Mostafa, Oumar Ndiaye, Juan J. Nieto, Kristín Ólafsdóttir, Reynaldo Pascual Ramírez, David Phillips, Amos Porat, Estéban Rodríguez Guisado, M. Rajeevan, Andrea M. Ramos, Cristina Recalde Coronel, Alejandra J. Reyes Kohler, M. Robjhon, Josyane Ronchail, Roberto Salinas, Hirotaka Sato, Hitoshi Sato, Amal Sayouri, Serhat Şensoy, Amsari Mudzakir Setiawan, F. Sima, Adam Smith, Matthieu Sorel, Sandra Spillane, Jacqueline Spence, O. P. Sreejith, A. K. Srivastava, Tannecia S. Stephenson, Kiyotoshi Takahashi, Michael A. Taylor, Wassila M. Thiaw, Skie Tobin, Lidia Trescilo, Adrian Trotman, Cédric J. Van Meerbeeck, Ahad Vazifeh, Shunya Wakamatsu, M. F. Zaheer, F. J. Zeng, Peiqun Zhang

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnvironmental and Ecological Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationAgence Nationale de la RechercheU.S. Department of Energy
Mots-clésGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional Climates is one chapter from the State of the Climate in 2021 annual report. Compiled by NOAA’s National Centers for Environmental Information, State of the Climate in 2021 is based on contributions from scientists from around the world. It provides a detailed update on global climate indicators, notable weather events, and other data collected by environmental monitoring stations and instruments located on land, water, ice, and in space.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,048

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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