Use of multiple reference data sources to cross-validate gridded snow water equivalent products over North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We use snow course and airborne gamma data available over North America to compare the validation of gridded snow water equivalent (SWE) products when evaluated with one reference dataset versus the other. We assess product performance across both non-mountainous and mountainous regions, determining the sensitivity of relative product rankings and absolute performance measures. In non-mountainous areas, product performance is insensitive to the choice of SWE reference dataset (snow course or airborne gamma): the validation statistics (bias, unbiased root mean squared error, and correlation) are consistent with one another. In mountainous areas, the choice of reference dataset has little impact on relative product ranking but a large impact on assessed error magnitudes (bias and unbiased root mean squared error). Further analysis indicates the agreement in non-mountainous regions occurs because the reference SWE estimates themselves agree up to spatial scales of at least 50 km, comparable to the grid spacing of most available SWE products. In mountain areas, there is poor agreement between the reference datasets, even at short distances (< 5 km). We determine that differences in assessed error magnitudes result primarily from the range of SWE magnitudes sampled by each method, although their respective spatiotemporal distribution and elevation differences between the reference measurements and grid centroids also play a role. We use this understanding to produce a combined reference SWE dataset for North America, applicable to future gridded SWE product evaluations and other applications.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».