Metodologia para verificar dados meteorológicos para estimativa da evapotranspiração de referência
Bibliographic record
Abstract
A finalidade trabalho foi elaborar metodologia que possuam técnicas de verificação dos dados meteorológicos, com precisão, para estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) coletados de quatro estações meteorológicas automáticas. Os dados meteorológicos verificados foram os seguintes: radiação solar global, temperatura do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento e precipitação pluviométrica. Os dados foram obtidos por cinco estações meteorológicas automáticas; uma da marca Campbell Scientific, de referência, e uma da marca Davis Instruments instaladas no Departamento de Engenharia e Ciências Exatas da FCAV/UNESP - Câmpus de Jaboticabal, uma da marca Campbell Scientific instalada no município da Monte Alto - SP e duas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), localizadas nos municípios de Pradópolis – SP e São Simão – SP. A metodologia desenvolvida utilizou as seguintes técnicas: estimativa da radiação solar global, dupla massa, comparabilidade operacional de medições meteorológicas, assimetria e curtose. A metodologia desenvolvida foi eficiente para verificar os dados meteorológicos e poderá fazer parte de um processo decisório de aceitação ou rejeição de um dado meteorológico.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".