Cohérence des produits de précipitation à haute résolution pour l'est de l'Amérique du Nord
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs estimations de la précipitation fondées sur des observations sont aujourd’hui disponibles pour de hautes résolutions temporelle (≤3 h) et spatiale (≤0,25°). La cohérence entre ces estimations dépend de plusieurs facteurs, comme la métrique avec laquelle les produits sont comparés, la région et la saison. Nous proposons ici une méthodologie permettant de quantifier l'incertitude d'un ensemble de produits et d’en identifier les moins probables en chaque point de grille. L’approche est appliquée sur une région zone couvrant l'est de l'Amérique du Nord entre 2015 et 2019 pour sept produits à haute résolution couramment utilisés. Quatre métriques sont utilisées pour quantifier la cohérence entre les produits selon différents aspects de la précipitation tels que l'accumulation totale, la distribution en intensité, l'intensité/fréquence et la chronologie des événements. D'importantes variations régionales et saisonnières de l'incertitude sont constatées. Les produits sont moins cohérents (et donc plus incertains) au Canada qu'aux États-Unis, ce qui reflète la moindre contribution des observations in situ en raison de la taille réduite du réseau d'observation. Aux latitudes moyennes septentrionales, la cohérence des produits est la plus élevée en été, tandis qu'aux latitudes moyennes méridionales, elle est la plus élevée en hiver. En été, les variations du cycle diurne des précipitations sont globalement plus cohérentes que l'amplitude du cycle ; la divergence de la chronologie des précipitations est cependant constante tout au long de la journée. L'absence de référence absolue pour comparer les produits et la grande variabilité de leur cohérence rendent difficile l'identification des produits les plus appropriés ; notre méthodologie permet cependant d'identifier les plus probables. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : précipitation, observations, Amérique du Nord, erreur
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».