Daymet: Daily Surface Weather Data on a 1-km Grid for North America, Version 4 R1
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This dataset provides Daymet Version 4 R1 data as gridded estimates of daily weather parameters for North America, Hawaii, and Puerto Rico. Daymet variables include the following parameters: minimum temperature, maximum temperature, precipitation, shortwave radiation, vapor pressure, snow water equivalent, and day length. The dataset covers the period from January 1, 1980, to December 31 (or December 30 in leap years) of the most recent full calendar year for the Continental North America and Hawaii spatial regions. Data for Puerto Rico is available starting in 1950. Each subsequent year is processed individually at the close of a calendar year. Daymet variables are provided as individual files, by variable and year, at a 1 km x 1 km spatial resolution and a daily temporal resolution. Areas of Hawaii and Puerto Rico are available as files separate from the continental North America. Data are in a North America Lambert Conformal Conic projection and are distributed in a standardized Climate and Forecast (CF)-compliant netCDF file format. In Version 4 R1, all 2020 and 2021 files were updated to improve predictions especially in high-latitude areas. It was found that input files used for deriving 2020 and 2021 data had, for a significant portion of Canadian weather stations, missing daily variable readings for the month of January. NCEI has corrected issues with the Environment Canada ingest feed which led to the missing readings. The revised 2020 and 2021 Daymet V4 R1 files were derived with new GHCNd inputs. Files outside of 2020 and 2021 have not changed from the previous V4 release.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle