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Enregistrement W6925905552 · doi:10.18739/a2pc2t997

Consolidated surface moisture budget measurements from high-latitude flux tower sites at daily, weekly, and monthly time periods, 1995-2019.

2022· dataset· en· W6925905552 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUC Santa Barbara · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationLongwaveShortwave radiationPrecipitationWind speedMoistureVegetation (pathology)ShortwaveAtmospheric temperature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains in situ measurements of the atmosphere-surface moisture fluxes (precipitation, evapotranspiration) and the associated atmospheric drivers of evapotranspiration at 45 terrestrial sites in northern high latitudes. For each site, the raw measurements for 30-minute periods have been aggregated into daily, weekly and monthly averages of the atmospheric variables and daily totals of precipitation (P) and evapotranspiration (ET). The dataset is intended to facilitate diagnostic studies of the variations of the surface moisture balance over timescales of days to seasons. All sites have at least 3 years of data and are distributed as follows: Canada (10), Alaska (17), Russia (8), Finland (2), Sweden (3), Svalbard (1), Greenland (3), Iceland (1). Atmospheric variables include air temperature (2-meter), relative humidity, wind speed, sensible heat flux, ground heat flux, net shortwave radiation and net longwave radiation. Useful data are generally limited to the warm season (April/May through September/October). An auxiliary file includes the key descriptors for each site: AmeriFlux/FluxNet site name and identifier, latitude-longitude, years of data coverage, dominant vegetation type, and the presence or absence of permafrost.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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