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Enregistrement W4390875470 · doi:10.55905/revconv.17n.1-144

Metodologia para verificar dados meteorológicos para estimativa da evapotranspiração de referência

2024· article· pt· W4390875470 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueContribuciones a las Ciencias Sociales · 2024
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and biological studies
Établissements canadiensCampbell Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A finalidade trabalho foi elaborar metodologia que possuam técnicas de verificação dos dados meteorológicos, com precisão, para estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) coletados de quatro estações meteorológicas automáticas. Os dados meteorológicos verificados foram os seguintes: radiação solar global, temperatura do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento e precipitação pluviométrica. Os dados foram obtidos por cinco estações meteorológicas automáticas; uma da marca Campbell Scientific, de referência, e uma da marca Davis Instruments instaladas no Departamento de Engenharia e Ciências Exatas da FCAV/UNESP - Câmpus de Jaboticabal, uma da marca Campbell Scientific instalada no município da Monte Alto - SP e duas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), localizadas nos municípios de Pradópolis – SP e São Simão – SP. A metodologia desenvolvida utilizou as seguintes técnicas: estimativa da radiação solar global, dupla massa, comparabilidade operacional de medições meteorológicas, assimetria e curtose. A metodologia desenvolvida foi eficiente para verificar os dados meteorológicos e poderá fazer parte de um processo decisório de aceitação ou rejeição de um dado meteorológico.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,187 · 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