Pan-Arctic weather data set from publicly available in situ measurements from 1990-2023
Notice bibliographique
Résumé
These datasets are collected from publicly available in situ measurements of 36 ground and surface climatic variables from 16 different data sources, focusing on the period 1990-2023, but with some sources providing data much further back in time (early 1900s). The variables collected are: Air temperature, Snow depth, Precipitation, Longwave Incoming radiation, Longwave Outgoing Radiation, Shortwave Incoming Radiation, Shortwave outgoing radiation, Relative Humidity, Surface temperature (below the snow), Soil temperature at the depths 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 65, 70, 75, 80, 90, 110, 140, 150 and 200 cm and Soil moisture (vol%) at depths 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50 and 80 cm. The data set consists of 719 unique locations in total, with data coverage varying between sites and over time. It is available in two versions: In the first 'raw' version, data was restructured and reformatted from each original source into a common format, but was not tested for quality. In the second, Quality Checked version, the data set has additionally been run through a five-module Quality Check involving 1) removing common error values, 2) evaluating physically impossible values, 3) outlier-detection and evaluation, 4) unit conversions and 5) evaluation of likely instrument and/or calibration artifacts. The code for import, normalization and quality check with optional modules is made available in addition to the data and metadata. When using the data, the original data source should always be cited (found in readme and metadata document). Abbreviations used: AWI: Alfred Wegener Institute, Potsdam; CALM: Circumpolar Active Layer Monitoring through Arctic Data Center; CEN/Nordicana: Center for Northern Studies, Canada; FMI: Finnish Meteorological Institute; GEM: Greenland Ecosystem Monitoring; IARC: International Arctic Research Center, Fairbanks, US; NGEE: Next Generation Ecosystem Experiments, Fairbanks, US; NMI: Norwegian Meteorological Institute; SILA/Nordicana: SILA Network at Center for Northern Studies, Canada; SMHI: Swedish Meteorological and Hydrological Institute; WMO: World Meteorological Organization via Meteostat.net; DMI: Danish Meteorological Institut; NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration Global Monitoring Laboratory.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».