Notice bibliographique
Résumé
Estimate non-stationary harmonic regression models for water level data -- adaptation to Python and generalization of the NS_Tide MATLAB tool (Matte et al, 2013). Related publications: Adaptation of classical tidal harmonic analysis to nonstationary tides, with application to river tides. P. Matte, DA. Jay, ED. Zaron. 2023. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 30 (3), 569-589. Temporal and spatial variability of tidal-fluvial dynamics in the St. Lawrence fluvial estuary: An application of nonstationary tidal harmonic analysis, P. Matte, Y. Secretan, J. Morin. 2014. Journal of Geophysical Research: Oceans 119 (9), 5724-5744. Analytical and residual bootstrap methods for parameter uncertainty assessment in tidal analysis with temporally correlated noise. S. Innocenti, P. Matte, V. Fortin, N. Bernier. 2022. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 39 (10), 1457-1481. Impact of storm surge and power peaking on tidal-fluvial processes in the microtidal Neretva River estuary. N Krvavica, MM. Grzic, S. Innocenti, P. Matte. 2025. Estuarine, coastal and shelf science 318, 109227. Tidal, hydrological and meteorological contributions to high-water level events in the Saint Lawrence River Estuary: local responses to regional drivers. S. Innocenti, M. Fortier, P. Matte, R. Gosselin, O. Champoux - Ready to be submitted.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,131 | 0,104 |
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 ».