Global River Ice Dataset - validation dataset
Notice bibliographique
Résumé
Documentation for nws_breakup_nogeo.csv and nws_freezeup_nogeo.csv Alaskan river ice records from National Weather Service (NWS), including nws_breakup_nogeo.csv containing location (description) and dates of ice breakup and related conditions and nws_freezeup_nogeo.csv containing location (description) and dates of ice freeze-up and related conditions. Note that both dataset do not contain exact geolocations of the observation. We thank Dr. Scott Lindsey at the Alaska-Pacific River Forecast Center for providing these datasets. Documentation for landsat_river_ice_validation.csv This file contains 20,687 same-day river ice condition from Landsat and from in situ, and consists of the following associated properties for each comparison: date: The date on which both the Landsat river ice (length) fraction and in situ river ice condition were observed (data type: string; format: "YYYY-MM-DD"). ice_in_situ: The ice condition on rivers observed in situ. For records from NWS, we assumed river has been ice covered between the date of "first_ice" to the date of "breakup" in the following year and ice-free between the date of "breakup" and the following "first_ice" date. For records from Water Survey of Canada, river was treated as ice-covered whenever the daily "Flow" data were flagged with "B"–meaning backwater effect (data type: integer; range: 0 (ice-free) or 1 (ice-covered)). ice_landsat: The river ice length fraction derived from Landsat image (data type: float; range: [0, 1]). cloud_landsat: The cloud fraction derived from Landsat image (data type: float; range: [0, 0.25]). LANDSAT_SCENE_ID: The unique Landsat TOA image identifier (data type: string). site_id: The ID of the site in its original dataset. dat_source: The source of the in situ river ice record (data type: string; values: ("National Weather Service (Alaska)", "Water Survey of Canada"). longitude: The longitude of the site (data type: float, format: decimal degree). latitude: The latitude of the site (data type: float, format: decimal degree). A subset (N = 18,930) of this dataset was used in the evaluation of the river ice classification. This subset was calculated by applying the following two constraints on the full dataset in the landsat_river_ice_validation.csv: \(cloud\_landsat ≤ 0.05\) \(site\_id \neq 10BE013\) & \(site\_id \neq 08KE016\) The second constraint exclude two Canadian sites from the evaluation as via manual inspection, we found that the Landsat-derived ice fraction for this two sites came from river reaches that were different from where the in situ records were observed.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,039 |
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 ».