MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4393791833 · doi:10.5281/zenodo.5567062

Daily maximum VPD - supporting data for Jain et al. 2021, Nature Climate Change

2021· dataset· en· W4393791833 sur OpenAlexaff
Piyush Jain, Dante Castellanos‐Acuña, Sean C. P. Coogan, John T. Abatzoglou, Mike Flannigan

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyMathematicsPhysicsGeologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global daily maximum Vapour Pressure Deficit (VPD) for 1979-2020 at 0.25 deg resolution. This data supports the analysis in "Observed increases in extreme fire weather driven by atmospheric humidity and temperature", Jain et al. 2021, accepted for publication in Nature Climate Change. VPD was calculated using the hourly ERA5 2m temperature and 2m dewpoint temperature using the Alduchov and Eskridge (1996) approximation as implemented in the R package ‘bigleaf’ (Knauer et al. 2018). Variables were processed using inputs from the ERA5 Reanalysis (hourly surface data from 1979–2020, available from https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview). References Alduchov, O. A. & Eskridge, R. E., 1996: Improved Magnus form approximation of saturation vapor pressure. Journal of Applied Meteorology, 35, 601-609 Knauer, J., El-Madany, T. S., Zaehle, S., & Migliavacca, M. (2018). Bigleaf—An R package for the calculation of physical and physiological ecosystem properties from eddy covariance data. PloS one, 13(8), e0201114.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1590,099

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetClimate variability and models→Travaux en français237 207→