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Enregistrement W7014662266

Predicting tidal heights for new locations using 25 hours in situ sea-level observations plus reference site records: a complete tidal species modulation with tidal constant.

2015· article· en· W7014662266 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Canterbury Research Repository (University of Canterbury) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésCalibrationWork (physics)Long-term predictionSampling (signal processing)Process (computing)Stability (learning theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hybrid technique for predicting tides for new locations, based on as little as 25 h of concurrent temporary
\nand reference site sea level observations, plus up to a year of reference records, is evaluated using 2-yr South
\nKorean and New Zealand case studies. Comparisons are made between the existing prediction methods of
\nconventional standard harmonic analysis and prediction (CSHAP) and tidal species modulation with tidal
\nconstant corrections (TSM1TCC). Building on these approaches, a new procedure is developed to produce
\na complete tidal species modulation (CTSM) equivalent of CSHAP, with the added inclusion of nodal factors
\nand angles, astronomical arguments, and tidal species tidal constant correction terms (1TCC), to generate
\nresults for temporary sites. The CTSM1TCC approach described here overcomes the record length limitations
\nof traditional standard harmonic-based prediction methods, making the technique more useful to diverse
\ncoastal and hydrographic researchers.
\nThe CTSM1TCC method is refined using yearlong input and comparative data from contrasting hydrographic
\nsettings, revealing spring periods, specific months, and conditions devoid of nontidal residual extremes
\n(e.g., storms) as the most appropriate sample periods for collecting temporary site data in order to
\nmaximize prediction accuracy. CTSM1TCC represents a viable alternative to tidal prediction methods using
\nmulticonstituent inferences, for those wishing to make predictions for new sites based on established conventional
\ntidal prediction software, with the added benefits of efficient input data collection and no need for
\na decision process regarding multiconstituent inference calculations. CTSM1TCC could, without compromising
\naccuracy, support the spatial and temporal proliferation of tidal predictions across coastal oceans,
\nwhere fieldwork funds and instruments currently hinder predictions for new locations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,098 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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