Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse traite de la variabilité temporelle intrinsèque de l'éclairement solaire reçu au sol. Les échelles caractéristiques de variabilité sont mises en évidence par l'analyse de longues séries temporelles de moyennes journalières de l'éclairement, pour différents endroits du monde, issues de mesures pyranométriques au sol, d'estimations satellitaires ou de réanalyses météorologiques .Compte-tenu de la nature non linéaire et non stationnaire des données, la transformée adaptative de Hilbert-Huang est utilisée comme outil d'analyse pour tenir compte de la diversité de ces échelles temporelles. On montre ainsi la nature variable des échelles caractéristiques et de leur intensité, ainsi que leur dépendance vis-à-vis du climat.L'application d'une technique adaptative de ré-échantillonnage fractionnaire montre la juxtaposition d'une composante déterministe et d'une stochastique. Pour tous les jeux de données, le cycle annuel déterministe représente la plus grande partie de la variabilité. Toutes les séries temporelle contiennent une composante de variabilité stochastique à haute fréquence, qui est modulée en amplitude par le cycle annuel.L'approche permet également d'évaluer, échelle par échelle, les performances des estimations satellitaires ou issues de ré-analyses par comparaison avec des mesures pyranométriques au sol. Une étude de cas confirme que les estimations satellitaires surpassent les ré-analyses à toutes les échelles temporelles.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».