Modélisation stochastique de la température de l'eau en rivière
Bibliographic record
Abstract
Cette étude présente l'application d'un modèle stochastique de prédiction de la température de l'eau en rivière. L'analyse porte sur les variations imputables aux conditions naturelles et sur une évaluation des performances du modèle une fois appliqué au ruisseau Catamaran au Nouveau-Brunswick (Canada). Ce modèle stochastique est développé selon l'approche de Box et Jenkins (1976) basée sur les séries temporelles des températures de l'eau et de l'air. Le modèle a été calibré avec des données de 1990. L'évaluation de performance comprend une analyse des séries résiduelles et le calcul des erreurs quadratiques moyennes. Les résultats montrent que l'erreur quadratique mensuelle varie de 0,42 °C en juillet 1990 (année de calibration) jusqu'à 2,96 °C en septembre 1992. Finalement, une discussion est menée pour souligner les avantages et les inconvénients relatifs à cette approche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".