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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».