Data and Analysis Code for Long-Term Trend and Correlation Analysis of Daymet Shortwave Radiation, CERES Solar Insolation, ERA5 Total Cloud Cover, MODIS Cloud Fraction, In-situ Cloud Cover Observations, and Landsat Lake Surface Water Temperature in Northwest Territories (NWT), Canada (1980–2023)
Notice bibliographique
Résumé
The dataset presented here comprises processed data and accompanying code for preprocessing, processing, and analyzing multiple climate-related datasets used in the study "Trend analysis of surface shortwave radiation in continental Northwest Territories, Canada (1980–2023)." Organized into several directories—technical_validation, ceres_solar_insolation, correlation, daymet_ssr, era5_tcc, modis_cldfr, summer_ssr_cloud_anomaly, and summer_ssr_lswt_mktrend—this submission includes output CSV files that detail correlations between Daymet shortwave radiation (SSR), CERES solar insolation, ERA5 total cloud cover (TCC), MODIS Cloud Fraction, in-situ cloud cover observations, and Landsat-derived lake surface water temperature (LSWT). Each directory contains the necessary scripts for data preprocessing and analysis, ensuring reproducibility and facilitating further research. Due to the substantial volume of raw data, only the processed output files and associated code are provided. Additionally, a readme.txt file is included to guide users through the repository structure and the utilization of the provided resources effectively.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,098 |
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 ».