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Enregistrement W6950616730 · doi:10.5281/zenodo.8397416

MOIST Source code

2023· other· en· W6950616730 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSource codeExecutableRowVariable (mathematics)Code (set theory)MATLABFunction (biology)Matrix (chemical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Source code of MOIST for theoretical, semi-analytical, long-term field tests. A semi-coupled version of MOIST is also included, which is used for exploring the advantage of fully-coupled version on various spatial and temporal discretization. [Long term validation data can also be download via https://www.pc-progress.com/en/Default.aspx?h1d-lib-isotope]. HOW TO RUN: Each '.rar' has a 'Main_program' or 'Main_program_2' file. It is executable when all the function files are located under the same path. These codes were developed by MATLAB R2022a, thus, we recommend to use R2022a or later, although our tests showed that R2019a also works. A step-by-step explanation on how to run source code can be found from "version 1.0 readme" on the right hand side of this page. OUTPUT VARIABLES There are plenty of output variables after the calculation is done. Following variables could be considered the most important. Each variable is a matrix with N rows and D columns, where N is the soil layers and D is the number of days. z_theta output of soil water content profiles z_cil output of isotope profiles ('Delta_seg1' in semi-coupled version) z_T output of temperature profiles z_h output of soil water head profiles Besides, in the semi-analytical test: zBA results of isotope profiles under non-isotherm and non-saturated conditions zBA1 results of isotope profiles under isotherm and saturated conditions Furthermore, in theoretical tests, pTest is used to select test 1-6. However, it is fixed at 6 in other tests. Note that the some functions are written in C and Matlab, and error may occur if relavent ".dll" files are unable to be found in local mechine. (Please refer to https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/invalid-mex-file-error.html) We tested these codes before uploading under the windows platform and everything works well. However, if you found codes cannot run on your end, welcome to report error details on https://github.com/HAN-2/MOIST_ERRORs/issues or send an email to haf033@usask.ca (Han). I will try my best to debug it and thank you for your interest!

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2950,227

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,181 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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