RRR/RAPID input and output files corresponding to "Underlying Fundamentals of Kalman Filtering for River Network Modeling"
Notice bibliographique
Résumé
Corresponding peer-reviewed publication This dataset corresponds to all the RRR/RAPID input and output files that were used in the study reported in: Emery, C. M., C. H. David, K. M. Andreadis, M. J. Turmon, J. T. Reager, and J. M. Hobbs (2020), Underlying Fundamentals of Kalman Filtering for River Network Modeling, Journal of Hydrometeorology, 21, 453-474, DOI: 10.1175/JHM-D-19-0084.1. When making use of any of the files in this dataset, please cite both the aforementioned article and the dataset herein. Known bugs and limitations in this dataset or the associated manuscript. In the final version of the published manuscript, Figure 5a, Figure 5b, Figure 5c, and Figure SF1 are inaccurate. The issue in these figures is that they were all prepared with an incorrect indexing relating observed and simulated discharge, hence observations at any one location were consistently being compared to simulations at another different location. As a result, all values of "measured" discharge errors (i.e. Bias, STDE, and RMSE) are incorrect. This issue did not affect the values of "estimated" errors, nor did it affect all values of the Nash-Sutcliffe effeciency that are presented. The figures published in the manuscript can all be recreated using the files in which "BUG_DO_NOT_USE" was appended to the name. Correct figures can also be created using corresponding file names that were not so appended. Note that corrected versions of Figure 5a, Figure 5b, Figure 5c, and Figure SF1 all retain the same strong linear relationships that are discussed in the paper. The slope of the daily discharge STDE trend initially reported as \(\alpha = 0.3876\) in Figure 5c changes to \(\alpha = 0.4507\) after correction. The resulting value of the ideal inflation factor hence changes from \(I = {1 \over 0.3876} \approx 2.58\) to \(I = {1 \over 0.4507} \approx 2.22\). This updated ideal inflation factor has no impact on the conclusions reached in the manuscript because it remains closer to \(I = 2.58\) than to \(I = 1\) or \(I = 5\), i.e. the three values that were evaluated. Additionally, a faulty version 1.3.1 of the Python toolbox netCDF4 led to incorrect interpretation of _FillValue in which every data point of value greater than _FillValue was interpreted as masked. This created discrepancies in the following three files, which were updated between V1 and V2 of this dataset: "timeseries_rap_exp01.csv", "timeseries_rap_exp18.csv", and "stats_rap_exp18.csv". Faulty versions of the same files have "BUG_NETCDF4" appended to their names. Correct files have been recreated with file names that were not so appended.
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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,288 | 0,249 |
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 ».