Variabilité climatique et statistiques. Etude par simulation de la puissance et de la robustesse de quelques tests utilisés pour vérifier l'homogénéité de chroniques
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Bibliographic record
Abstract
L'analyse statistique de séries chronologiques de données hydrométéorologiques est un des outils d'identification de variations climatiques. Cette analyse consiste le plus souvent à la mise en œuvre et à l'interprétation de tests statistiques d'homogénéité des séries. Les séries hydrologiques (données de pluie ou de débit) se caractérisent fréquemment par des effectifs faibles, et ne répondent que rarement aux conditions requises par l'application des tests statistiques dont certains sont paramétriques. Nous avons cherché à évaluer, en terme de puissance et de robustesse, le comportement de quelques méthodes statistiques largement employées dans les études de variabilité climatique. Ce travail a été mené dans chaque cas étudié au moyen de procédures de simulations type Monte-Carlo de 100 échantillons de 50 valeurs conformes aux caractéristiques souvent rencontrées dans les séries naturelles. La variabilité simulée est celle d'un changement brutal de la moyenne. Les procédures concernées sont le test de corrélation sur le rang, le test de Pettitt, le test de Buishand, la procédure bayésienne de Lee et Heghinian, et la procédure de segmentation des séries hydrométéorologiques de Hubert et Carbonnel. Des séries artificielles soit stationnaires, soit affectées par une rupture de la moyenne, normales, non-normales, autocorrélées, présentant une tendance linéaire ou un changement brutal de la variance ont été générées. Les conclusions de ce travail doivent être nuancées selon la méthode considérée. D'une manière générale la puissance maximale estimée se situe autour de 50% pour des taux de rupture de la moyenne de l'ordre de 75% de la valeur de l'écart-type. Par ailleurs il apparaît que l'autocorrélation et la présence d'une tendance dans les séries sont les deux caractéristiques qui pénalisent le plus les performances des procédures.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| 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 it