Predição da temperatura máxima de Lavras-MG: comparação da normal climatológica com a teoria de valores extremos
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Bibliographic record
Abstract
A predição da temperatura máxima é importante para o planejamento de atividades que sejam vulneráveis à sua ocorrência. Entre essas atividades, pode-se citar a agricultura, que representa cerca de 3% da composição do PIB brasileiro e é a quarta atividade econômica mais importante na cidade de Lavras-MG. O conhecimento do comportamento dos eventos climáticos extremos, como os relacionados à temperatura máxima, é essencial para a maximização da produtividade e para a minimização dos prejuízos. Diante disso, o objetivo deste estudo foi comparar a qualidade das predições obtidas para a temperatura máxima de Lavras-MG por meio das normais climatológicas, no período de 1981 a 2010, com as predições obtidas por meio do ajuste da distribuição GEV via inferência bayesiana, considerando diferentes estruturas de distribuição a priori informativa e não informativa. Os dados de temperatura máxima de Machado-MG foram utilizados na elicitação das prioris informativas. Verificou-se que a distribuição GEV ajustada por meio da inferência bayesiana forneceu melhores predições para a temperatura máxima de Lavras-MG e, para a maioria dos meses, as prioris informativas tiveram desempenho melhor em relação às prioris não informativas. Os meses de setembro e outubro foram aqueles que apresentaram os maiores valores de temperatura máxima preditos, o que exige para esses meses maior foco em medidas de preparação, mitigação e adaptação, necessários em relação aos impactos ocasionados em culturas agrícolas susceptíveis a ocorrência de temperaturas máximas.
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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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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