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
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> In the geosciences, complex computational models have become a common tool for making statements about past earth system evolution. However, the relationship between model output and the actual earth system (or component thereof) is generally poorly specified and even more poorly assessed. This is especially challenging for the paleo sciences for which data constraints are sparse and have large uncertainties. Bayesian inference offers, in principle, a self-consistent and rigorous framework for assessing this relationship as well as a coherent approach to combining data constraints with computational modelling. Though “Bayesian” is becoming more common in paleoclimate and paleo ice sheet publications, our impression is that most scientists in these fields have little understanding of what this actually means nor are they able to evaluate the quality of such inference. This is especially unfortunate given the correspondence between Bayesian inference and the classical concept of the scientific method. Herein, we examine the relationship between a complex model and a system of interest, or in equivalent words (from a statistical perspective), how uncertainties describing this relationship can be assessed and accounted for in a principled and coherent manner. By way of a simple example, we show how inference, whether Bayesian or not, can be severely broken if uncertainties are erroneously assessed. We explain and decompose Bayes Rule (more commonly known as Bayes Theorem), examine key components of Bayesian inference, offer some more robust and easier to attain stepping stones, and provide suggestions on implementation and how the community can move forward. This overview is intended for all interested in making and/or evaluating inferences about the past evolution of the Earth system (or any of its components), with a focus on past ice sheet and climate evolution during the Quaternary.
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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) | 0,028 | 0,084 |
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