Delivering the Lake Essential Climate Variables - an update from ESA CCI Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Lakes and enclosed inland seas are integrators of environmental, anthropogenic and climatic changes occurring within their catchments. The factors that drive lake conditions vary widely across space and time, and lakes, in turn, impact their surrounding environments in important and diverse ways. Remote sensing can offer unique insights into the response of lakes to change, at a global level. The ESA Climate Change Initiative Lakes (CCI-Lakes) project will provide the first consistent dataset of essential climate variables for a global selection of lakes, in response to the updated GCOS definition of the Lakes ECV (GCOS 2016). This is a multi-disciplinary task combining expertise in the remote observation of lake water level, lake water extent, ice cover, surface water temperature and surface water reflectance. It is crucial to reach consistency between the individual variables, which are observable at varying spatial resolutions and temporal intervals, and available from sensor records which do not always overlap in time. The CCI Lakes project, however, also presents an opportunity for limnologists and climate modellers worldwide to evaluate and contribute to the first attempt to combine state-of-the-art remote sensing methods for these variables. The CCI Lakes team is currently preparing the first climate data record based on current satellite sensor capabilities
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,010 |
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 ».