Modeling the coupled stratosphere-troposphere stationary wave response to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Lei Wang, Paul J. Kushner Department of Physics, University of Toronto lei@atmosp.physics.utoronto.ca Introduction Stationary wave, the zonally asymmetric component of the atmospheric climatology, will be significantly altered by climate change, as revealed by a variety of coupled global climate models. The boreal winter time stationary wave responses to climate change simulated by Chemistry-Climate Models (CCMs) are diagnosed with a nonlinear baroclinic stationary wave model. Changes in the zonal mean basic state and zonally asymmetric forcings both account for the stationary wave response to climate change, while the former dominates. Data Stationary wave fields are investigated from CMAM (Canadian Middle Atmosphere Model) and GFDL AMTRAC3 (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory Atmospheric Model 3 with TRansport And Chemistry). CMAM CCMVal-1 REF2 simulation (Eyring, et al. 2007, JGR); AMTRAC3 CCMVal-2 REF-B2 simulation (Austin, J., GFDL). The Januarys of the first and last twenty years, 1961-1980 and 2081-2100, are chosen from the CMAM REF2 run to represent past and future winter climatology individually, while the counterparts in AMTRAC3 are 1960-1979 and 2080-2099. CMAM zonal-mean basic state
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».