MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6957551804 · doi:10.6068/dp159bd176eda4

Trend 09/27/2010 - 01/14/2017. National Oceanic and Atmospheric Administration. Global Historical Climatology Network - Daily: US Only: Precipitation (Total) | Country: USA | State: New Jersey | Weather Station: NEW BRUNSWICK 0.3 NE, 09/27/2010-01/14/2017. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 018-005-041.

2017· other· en· W6957551804 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimate changeSnowWeather stationPeriod (music)Snow coverClimate model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National Oceanic and Atmospheric Administration (2017). Global Historical Climatology Network - Daily: US Only: Precipitation (Total) | Country: USA | State: New Jersey | Weather Station: NEW BRUNSWICK 0.3 NE, . Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. [Data-file]. Dataset-ID: 018-005-041. Dataset: Reports total precipitation recorded at weather stations in the United States. GHCN (Global Historical Climatology Network)- Daily (Version 3.22) is an integrated database of daily climate summaries from land surface stations across the globe. The data are obtained from numerous sources and integrated and subjected to a common suite of quality assurance reviews. The data provided here are from the subset of United States weather stations participating in the GHCN. Numerous daily variables are provided, including maximum and minimum temperature, total daily precipitation, snowfall, and snow depth; however, about two-thirds of the stations report precipitation only. Both the record length and period of record vary by station and cover intervals ranging from less than one year to more than 175 years. From the technical documentation: "The dataset cannot be used to quantify all aspects of climate variability and change without any additional processing. In general, the stations providing daily observations were not managed to meet the desired standards for climate monitoring. Rather, the stations were deployed to meet the demands of agriculture, hydrology, weather forecasting, aviation, etc. GHCN-Daily data have not been homogenized to account for the potential artifacts associated with the various reporting practices at stations. Users must consider whether the potential for changes in systematic bias might be important for their particular application." Category: Natural Resources and Environment Source: National Oceanic and Atmospheric Administration The National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), within the United States Department of Commerce, was formed by Reorganization Plan No. 4 of 1970. Its mission is to monitor and assess the state of the environment in order to make accurate and timely forecasts to protect life, property, and natural resources, as well as to promote the economic well-being of the US and to enhance its environmental security. The National Climatic Data Service within NOAA provides weather, water, and climate warnings, forecast, and data for the US and adjacent waters. http://www.noaa.gov/ Subject: Weather, Precipitation

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,186

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueData Planet→Travaux en français237 207→