Addressing the Effects of Station Network Geographical Inhomogeneity on Spatially Aggregated Verification Scores
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Meteorological station networks are often not homogeneously distributed across geographical verification domains, and usually unpopulated regions (such as deserts or forested regions) are less observed than densely populated regions (such as agricultural regions or cities). Therefore, spatially aggregated verification scores evaluated against station measurements are often dominated by the forecast performance in the regions with a denser observation network. In this study, we explore some solutions used in operational practices for reducing the effects of station network geographical inhomogeneity on spatially aggregated verification scores. The effects of network inhomogeneities on aggregated verification scores is first illustrated over Canada and high latitudes. Thinning the verifying observations to a less dense yet spatially homogeneous network (e.g., considering one station every 1° × 1° latitude–longitude sector) addresses the inhomogeneity issue, but not optimally, since it impoverishes the verification sample. In order to fully exploit the observation network, scores are spatially aggregated by applying a weight to each station, where the weights are inversely proportional to the network density around the station. The weights are evaluated by a Gaussian kernel: we describe a methodology and provide the optimal influence radius, evaluated for the SYNOP station network for different regions around the globe. We conclude that the Gaussian weighting provides more reliable results than thinning, and more representative results than considering the whole (inhomogeneous) station network.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle