Notice bibliographique
Résumé
This release of xESMF improves support for parallelization with dask: weights can now be computed in parallel, and those weights can be applied over chunks spanning the horizontal grid dimensions. Previously, computing weights in parallel was only possible using MPI, and datasets could only be chunked over non-spatial dimensions. These new features are the outcome of Charles Gauthier' internship at Ouranos during the summer of 2023. Thanks to Charles for his hard work and sharp analysis, which led to a permanent position at Ouranos! What's Changed Remove uppercase in longitude/latitude for test by @raphaeldussin in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/259 Fix broken link by @rcaneill in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/255 Perform ci tests with python 3.11 now that numba is compatible. by @charlesgauthier-udm in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/272 Bump mamba-org/provision-with-micromamba from 15 to 16 by @dependabot in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/266 Removed 3.7 from supported versions. Build docs using 3.9 by @huard in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/271 Added w property to Regridder and SpatialAverager by @huard in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/276 Adding the ability to use dask arrays with chunks along spatial axes by @charlesgauthier-udm in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/280 Repare broken links to earthsystemcog by @huard in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/292 Parallel weight generation with Dask by @charlesgauthier-udm in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/290 Replace if statements by dict.get to reduce number of code switches by @huard in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/295 Warn of SpatialAverager error over large region and densify polygons by @charlesgauthier-udm in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/293 New Contributors @rcaneill made their first contribution in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/255 @charlesgauthier-udm made their first contribution in https://github.com/pangeo-data/xESMF/pull/272 Full Changelog: https://github.com/pangeo-data/xESMF/compare/v0.7.1...v0.8
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,280 | 0,377 |
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 ».