Annals of Glaciology 7 1985 © International Glaciological Society STRA TIGRAPHIC NOISE IN TIME SERIES DERIVED FROM ICE CORES
Notice bibliographique
Résumé
Because of snow drifting, two time series of any variable derived from two adjacent ice cores will differ considerably. The size and statistical nature of this noise element is discussed for two kinds of measured substance. A theory is developed and compared to data from Greenland and Canadian Arctic ice cores. In case I, the measured substance can diffuse and the seasonal cycle degrade with time and depth, e.g. 6 ( 180). In case 2, the measured substance cannot diffuse, e.g. microparticles. The case 2 time series contain drift noise proportional to that in the accumulation series. For accumulation series, the spectral power is concentrated at the high frequencies, i.e. is "blue". Such noise can be easily reduced by taking relatively short time averages. The noise in the case I time series, however, starts out "blue " but quickly diffuses to have a "red " character with significant power at longer wavelengths, and many decades of such series must be averaged to reduce the noise level. Because the seasonal amplitude of any given variable is an important input to the drift noise and because the seasonal amplitudes of some variable types are latitude-dependent, some sites have inherently less drift noise than others. I.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,013 |
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 ».