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Enregistrement W2009990456 · doi:10.1029/2007eo520002

Toward a new generation of ice sheet models

2007· article· en· W2009990456 sur OpenAlexaff
Christopher M. Little, Michael Oppenheimer, Richard B. Alley, V. Balaji, Garry K. C. Clarke, Thomas L. Delworth, Robert Hallberg, David M. Holland, Christina Hulbe, Stan Jacobs, Jesse V. Johnson, H. Levy, William H. Lipscomb, Shawn J. Marshall, B. R. Parizek, A. J. Payne, Gavin A. Schmidt, Ronald J. Stouffer, David G. Vaughan, Michael Winton

Notice bibliographique

RevueEos · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationPrinceton University
Mots-clésIce sheetFuture sea levelClimatologyClimate changeEnvironmental scienceSea iceIce-sheet modelClimate modelGlobal warmingLead (geology)Greenland ice sheetAntarctic ice sheetSea level riseCryosphereIce streamGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large ice sheets, such as those presently covering Greenland and Antarctica, are important in driving changes of global climate and sea level. Yet numerical models developed to predict climate change and ice sheet‐driven sea level fluctuations have substantial limitations: Poorly represented physical processes in the ice sheet component likely lead to an underestimation of sea level rise forced by a warming climate. The resultant uncertainty in sea level projections, and the implications for climate policy, have been widely discussed since the publication of the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) [IPCC, 2007]. The assessment report notes that current models do not include “the full effects of changes in ice sheet flow, because a basis in published literature is lacking.” The report also notes that the understanding of rapid dynamical changes in ice flow “is too limited to assess their likelihood or provide a best estimate or an upper bound for sea level rise.”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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