NCEP/NCAR reanalysis and its usefulness in the study of the spatial distribution of air temperature in the American Arctic and Subarctic
Bibliographic record
Abstract
Dane gridowe (2,5x2,5°) z reanalizy NCEP/NCAR (Kalnay i in. 1996, Kistler i in. 2001) o różnej rozdzielczości czasowej (terminowe, dobowe i miesięczne) są obecnie coraz powszechniej wykorzystywane w klimatologii, szczególnie w przypadkach, kiedy dane ze stacji meteorologicznych nie są dostępne. Dla obszarów polarnych mogą być one bardzo przydatne, gdyż sieć stacji jest tu bardzo rzadka, co powoduje, iż odległości pomiędzy sąsiednimi punktami pomiarowymi sięgają setek kilometrów. Przed wykorzystaniem tych danych do różnych badań należy jednak sprawdzić ich poprawność i wiarygodność. Najlepiej to zrobić poprzez ich porównanie z istniejącymi obserwacjami dla stacji meteorologicznych. Vízi i Przybylak (2006) zbadali, które bazy danych (reanaliza NCEP/NCAR, dane gridowe 0,5x0,5 i 5x5 stopni, Global Historical Climatology Network /GHCN/ i Adjusted Historical Canadian Climate Database /AHCCD/) i metody interpolacji przestrzennej (np. metody krigingu, liniowa regresja przestrzenna, metoda ważonych odwrotnych odległości) są najwiarygodniejsze do przedstawienia współczesnych warunków klimatycznych na badanym obszarze. Stwierdzili, że wpływ wyboru metody interpolacji na rozkład przestrzenny temperatury powietrza w Arktyce i Subarktyce Amerykańskiej jest niewielki. Okazało się natomiast, że spośród wszystkich analizowanych baz danych najgorsze wyniki (najczęściej znacznie zaniżone wartości temperatury) uzyskano dla danych wziętych z reanalizy NCEP/NCAR dlatego też temat ten zdecydowano się przedstawić bardziej szczegółowo w niniejszym opracowaniu.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".