CliMA/EnsembleKalmanProcesses.jl: v2.6.0
Notice bibliographique
Résumé
EnsembleKalmanProcesses v2.6.0 Diff since v2.5.0 Minor changes New default variant of EKS (ALDI), EKI now has a pseudoinverse fallback, and adds sqrt(eps)*I to covariances to avoid more singular exceptions Adds utility to see UKI ensemble before creating an EKP object updated documentation for EKI and EKS, (clarifications and latex bugfixes) Scalar covariances are now interpreted as UniformScalings not 1x1 matrices == for DataContainers Merged pull requests: Bump actions/checkout from 4 to 5 (#515) (@dependabot[bot]) Fix links in visualize section (#518) (@ph-kev) Add ALDI as default form of EKS (#519) (@odunbar) bugfix docs image link (#520) (@odunbar) Add fallback for linear solve (#521) (@nefrathenrici) Add convenience to construct UKI initial ensemble before creating EKP (#524) (@odunbar) Add some more non-breaking improvements before new minor release (#525) (@odunbar) Update Project.toml to v2.6.0 (#526) (@odunbar) Closed issues: O3.7.1 Momentum-accelerated EKP (#321) EKS update does not match docs "ALDI" description (#375) Add GNKI to the toolkit (#404) O6.X AMIP-calibration-focused developments (#446) scalar interpreted as scalar*I, not as 1x1 matrix (#472) Improve plotting functionality (#476) Bug throwing error in 1D problems with prior constructor (#494) Add == for DataContainers (#510) Incorrect Latex equations for inversion docs. (#511) Formatting of links incorrect (#516) Add linear solve methods to hand singular matrices (#517) Utility to help create the UKI initial sigma ensemble (#523)
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,325 | 0,304 |
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 ».