Data from: Constraining biospheric carbon dioxide fluxes by combined top-down and bottom-up approaches
Notice bibliographique
Résumé
Acknowledgements. We would like to thank Martin Jung, Jakob A. Nelson, Sophia Walther, and the FLUXCOM team for their structuralsupport, feedback and discussion. The Authors would like to thank the producers of the Inversion data included in this study: Ingrid Luijkxand Wouter Peters (CTE), Frederic Chevallier and the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS), Christian Roedenbeck (JenaCarboscope sEXTocNEET), Yosuke Niwa (NISMON-CO2), and Liang Feng and Paul Palmer (UoE). This research was funded by theEuropean Research Council (ERC) Synergy Grant ’Understanding and modeling the Earth System with Machine Learning (USMILE)’under the Horizon 2020 research and innovation programme (Grant Agreement No. 855187) This work used eddy covariance data acquired by the FLUXNET community and in particular by the following networks: AmeriFlux(U.S. Department of Energy, Biological and Environmental Research, Terrestrial Carbon Program (DE-FG02-04ER63917 and DE-FG02-04ER63911)), AfriFlux, AsiaFlux, CarboAfrica, CarboEuropeIP, CarboItaly, CarboMont, ChinaFlux, Fluxnet-Canada (supported by CFCAS,NSERC, BIOCAP, Environment Canada, and NRCan), GreenGrass, KoFlux, LBA, NECC, OzFlux, TCOS-Siberia, USCCC. We acknowl-edge the financial support to the eddy covariance data harmonization provided by CarboEuropeIP, FAO-GTOS-TCO, iLEAPS, Max PlanckInstitute for Biogeochemistry, National Science Foundation, University of Tuscia, Université Laval and Environment Canada and US Depart-ment of Energy and the database development and technical support from Berkeley Water Center, Lawrence Berkeley National Laboratory,Microsoft Research eScience, Oak Ridge National Laboratory, University of California - Berkeley, University of Virginia
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,011 |
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 ».