Notice bibliographique
Résumé
Announcements Deprecation: Release 0.25.0 of xclim will be the last version to explicitly support Python3.6 and xarray<0.17.0. New indicators land.winter_storm computes days with snow accumulation over threshold. land.blowing_snow computes days with both snow accumulation over last days and high wind speeds. land.snow_melt_we_max computes the maximum snow melt over n days, and land.melt_and_precip_max the maximum combined snow melt and precipitation. snd_max_doy returns the day of the year where snow depth reaches its maximum value. atmos.high_precip_low_temp returns days with freezing rain conditions (low temperature and precipitations). land.snow_cover_duration computes the number of days snow depth exceeds some minimal threshold. land.continuous_snow_cover_start and land.continuous_snow_cover_end identify the day of the year when snow depth crosses a threshold for a given period of time. days_with_snow, counts days with snow between low and high thresholds, e.g. days with high amount of snow (indice and indicator available). fire_season, creates a fire season mask from temperature and, optionally, snow depth time-series. New features and enhancements generic.count_domain counts values within low and high thresholds. run_length.season returns a dataset storing the start, end and length of a season. Fire Weather indices now support dask-backed data. Objects from the xclim.sdba submodule can be created from their string repr or from the dataset they created. Fire Weather Index submodule replicates the R code of cffdrs, including fire season determination and overwintering of the drought_code. New run_bounds and keep_longest_run utilities in xclim.indices.run_length. New bias-adjustment method: PrincipalComponent (based on Hnilica et al. 2017 https://doi.org/10.1002/joc.4890). Internal changes Small changes in the output of indices.run_length.rle.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,227 | 0,308 |
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 ».