Northern Hemisphere historical in-situ Snow Water Equivalent dataset (1979-2021)
Notice bibliographique
Résumé
Description (in English, French follows) The Northern Hemisphere historical in situ snow water equivalent (SWE) dataset includes observations from manual snow surveys and airborne passive gamma radiation SWE estimates for the period 1979-2021 compiled from eight different sources covering North America, Russia and Finland. The dataset was compiled to support evaluation of gridded SWE products over the modern satellite era (1979-2021). The data are distributed as a single compressed NetCDF file (NH_insitu_swe_dataset_19792021_v1.zip). More details about the dataset are given in the ReadMe_NHinsituSWE_v1.pdf. Description (Francais) La base de données historiques de mesures in situ de l’Équivalent en Eau de la Neige (EEN) de l’Hémisphère Nord comprend des observations manuelles issues de lignes de neige et des estimations de l’EEN provenant de mesures de radiation gamma aéroportées pour la période 1979-2021. Cette base de données compile des données issues de huit sources couvrant l’Amérique du Nord, la Russie et la Finlande. La base de données a été développée pour servir à l’évaluation de produits d’EEN sur grille couvrant la période moderne de la télédétection satellitaire (1979-2021). Les données sont distribuées au format NetCDF (NH_insitu_swe_dataset_19792021_v1.zip). Des informations complémentaires sur cette base de données sont fournies dans le fichier LisezMoi_EENinsituHN_19792021_v1.pdf.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,035 |
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 ».