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Enregistrement W4385297189 · doi:10.1016/j.dib.2023.109450

Heating degree day spatial datasets for Canada

2023· article· en· W4385297189 sur OpenAlexafffundabout
Heather MacDonald, John Pedlar, Daniel W. McKenney, Kevin Lawrence, Kaitlin de Boer, Michael F. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceAgriculture and Agri-Food CanadaU.S. Forest ServiceNatural Resources CanadaEnvironment and Climate Change CanadaGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésHeating degree dayDegree (music)Degree dayEnvironmental scienceClimate changeStatisticsData setMean absolute errorClimatologyMeteorologyGeographyMathematicsMean squared errorEnergy consumptionGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heating degree days (HDD) represent a concise measure of heating energy requirements used to inform decision making about the impact of climate change on heating energy demand. This data paper presents spatial datasets of heating degree days (HDD) for Canada for two thirty-year periods, 1951-1980 and 1981-2010, using daily temperature gauge observations over these time periods. Stations with fewer than nine missing days in a year and greater than nine years of data over each thirty-year period were included, resulting in 1339 and 1679 stations for the 1951-1980 and 1981-2010 periods respectively. Mean absolute error (MAE) of the spatial models ranged from 124.2 Celsius degree days (C-days) for the 1951-1980 model (2.4% of the surface mean) to 137.6 C-days for the 1981-2010 model (2.7%). This note presents maps illustrating cross validation errors at a set of representative stations. The grids are available at ∼2 km resolutions.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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