M?RA Workshop Proceedings
Notice bibliographique
Résumé
Weather observations are routinely used to analyse the past climate. Climate reanalyses may also be used for this purpose. These give a numerical description of the recent climate and are produced by combining models with weather observations. They contain estimates of atmospheric parameters such as air temperature, pressure and wind at different heights above the ground, and surface parameters such as precipitation, soil moisture content and temperatures, and sea-surface temperature. Because they are carried out using a fixed version of a forecast model and a data assimilation system which utilises historical observations, they produce parameters \nthat are physically consistent and often not routinely observed. Thus, climate reanalyses have the potential to extend the knowledge gained from current observation networks. Over the past few years researchers at Met ?ireann have produced a climate reanalysis dataset, called M?RA - Met ?ireann Reanalysis, for the period 1981-2017 for an area covering Ireland, the UK and northern France. \nThis dataset was launched in May 2017 and currently has over 100 users in Ireland, the U.K., Germany, the \nNetherlands, Canada and the U.S. On May 17th 2018 we held the first workshop for users of the data. The \nworkshop consisted of 15 very interesting talks spread across sessions on climate applications, precipitation \nand hydrology, energy, waves and storms. Short papers on a number of these talks are included in this workshop proceedings.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,061 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».