Forestry Research Applications Spatial models of Canada- and North America-wide 1971/2000
Notice bibliographique
Résumé
This note briefly reports on the development of spatial models of Canada-and North America-wide 1971/2000 30-year mean monthly minimum and maximum temperature, total precipitation and several derived bioclimatic variables. We report on the quality of the models via the interpretation of model accessed over the internet and examined. Canadian applications of ANUSPLIN that have been documented previously include Mackey et al. (1996), Price et al. (2000, 2004), and McKenney et al. (2001, 2004, 2005). Several other applications are currently being written up, including historical monthly models from 1901, extreme minimum temperature models for plant hardiness and weekly models. Methods Numerous peer-reviewed articles on ANUSPLIN document the underlying mathematics. These citations and other relevant literature can be found at the web sites noted above. ANUSPLIN is a multi-variate non-parametric surface fitting approach to developing spatially continuous climate models. It makes use of thin plate-smoothing splines, which are a true multi-variate generalization of univariate splines, as described by Wahba (1990). They should not be confused with simple constructions based on cubic polynomials. Earliest applications were described by Whaba and Wendelberger (1980) but the methodology has been further developed and made operational as a climate mapping tool by Professor Michael Hutchinson at the ANU over the last 20 years or so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».