“Old Texts, New Tech, Better Theory”: Applying Machine Learning to Textual Weather Data from Historical Ship Logbooks
Notice bibliographique
Résumé
During oceanic expeditions, pre-modern sailors meticulously recorded information about their longitude and latitude, the local wind conditions, and the state of the sea. For a long time, prior to precision instrumentation, sailors provided qualitative recordings of wind speed instead of quantitative (e.g.: “light breeze” instead of 5 meters/second). For that reason, this textual data requires additional processing before being usable for comparison with modern instrumental data or reanalysis products. In particular, the phrases used in wind descriptions can be classified using the Beaufort Wind Force Scale (codified in 1805), that consists of thirteen base wind force levels assigned a numerical value. Manually categorizing all the distinct and unique variations on the wind information can be ambiguous and time consuming. Because of historical weather data’s importance for climate science, we investigated if machine learning could speed up this process while producing accurate results.Using a novel dataset of >100,000 (sub)daily maritime weather recordings from historical whaling ship logbooks housed across New England archives and covering the period 1820-1890, here we show that k-means nearest neighbors and density based spatial clustering models, while efficient, generate outputs with reduced accuracy when compared to the data classified by humans. However, there is a noticeable improvement in the quality of the clustering when we introduce the Beaufort Wind Force Scale’s thirteen categories as starting centroids. These results show that machine learning could be a useful tool for wind term processing and that well-placed human input aids in the accuracy of outcomes. Therefore, cross-validation methods are employed to help with the interpretability of the machine models utilized. Additionally, various neural network clustering models are evaluated regarding their efficacy, such as a two sliding windows text GNN-based (TSW-GNN) model, since its graph-based approach has demonstrated improved accuracy in classifying textual data as compared to language representation models.
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».