Notice bibliographique
Résumé
Summary: Added experimental methods for using xarray to access zarr-ified tide models from the cloud. Added some performance enhancements to the interpolation routines. Improved the simplified body tide calculation and added a wrapper to the compute module. The body tide functions can also now use a choice of tide potential catalogs, including ones taking into account the relative positions of the 5 closest planets. Improved the documentation and added some admonitions to highlight tips and warnings. Itemized Changes: docs: convert README to markdown (#450) docs: update contribution guidelines (#450) docs: add some admonitions (#450) docs: add more notes and admonitions (#451) docs: update contribution guidelines (#451) refactor: use timescale shortcut wrapper function (#453) feat: add functions for converting models to xarray (#455) docs: add s3 recipes and examples (#455) chore: add aws feature dependencies to pixi (#455) chore: update pixi lock file (#455) docs: add pixi task that can create HTML documentation (#455) feat: use vectorized linear interpolator in infer_minor (#455) feat: improve performance of bilinear interpolation (#455) test: add xarray tests (#455) ci: add xarray to test environment (#455) feat: add basic xarray accessor for tide model data (#456) test: add xarray accessor checks (#456) feat: added option to gap fill constituent grids (#457) docs: add gap fill notebook to examples (#458) fix: suppress crs warnings about proj conversion (#458) test: add inpaint gap filling test (#459) feat: add Woodworth tide potential tables (#459) test: add check if running tests on GitHub Actions (#460) docs: add project testing readme (#461) feat: can choose different tide potential catalogs for body tides (#462) refactor: remake tide potential catalogs to include degree (#462) feat: include complex latitudinal dependence (#463) feat: add wrapper for catalog-based solid earth tides (#464) refactor: split IERS ephemeride method into a separate function (#464) docs: update solid earth tide description (#464) Full Changelog: https://github.com/pyTMD/pyTMD/compare/2.2.7...2.2.8
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,666 | 0,597 |
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 ».