Méthode bayésienne de mise à l'échelle (Downscaling) spatiale.
Bibliographic record
Abstract
Les sorties des modèles couplés de circulation générale Atmosphère-Océan, AOGCM \n(Atmosphere-Ocean General Circulation Models) sont largement utilisées pour établir \ndes projections du climat futur. Malheureusement, le maillage grossier de ces modèles ne \npermet pas de fournir les informations nécessaires pour les études d'impact en hydrologie \nou pour les applications de modélisation ou d'adaptations. Dans ce contexte, diverses \ntechniques de réduction d'échelle «Downscaling» (voir Benestad et al. 2008) ont été \ndéveloppées afin d'affiner les données AOGCM à des échelles plus pertinentes. Parmi \nces techniques, les méthodes basées sur la régression sont couramment utilisées en raison \nde leur faible temps de calcul. Cependant, un inconvénient majeur de ces méthodes est \nque l'estimation est généralement reproduite seulement sur les sites mesurés. Dans ce \nmémoire, un modèle spatial bayésien, présenté dans un travail antérieur, est adapté et \nappliqué pour la réduction d'échelle des données AOGCM aux températures maximale et \nminimale quotidiennes dans la province de Québec. Le modèle est proposé en vue de \ncontourner l'incapacité des méthodes de régression classiques de produire des estimations \nspatiales à des sites non jaugés. Dans cette méthode, la distribution de la moyenne à \npriori est estimée en utilisant les caractéristiques locales dans un modèle de régression \ngéographique (GRM). L'approche employée repose sur un cadre bayé sien afin de \ncombiner un modèle spatial mensuel commun pour les températures minimales et \nmaximales avec les fluctuations quotidiennes induites par les prédicteurs atmosphériques. \nLes produits des réanalyses sont utilisés dans ce travail afin d'évaluer le potentiel.de la \nméthode proposée. Les résultats de l'application de cette procédure bayésienne ont été \nsatisfaisants par rapport à une méthode classique fondée sur la régression. \n
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".