The Canadian Seasonal to Interannual Prediction System. Part I: Models and Initialization
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian Seasonal to Interannual Prediction System (CanSIPS) became operational at Environment Canada's Canadian Meteorological Centre (CMC) in December 2011, replacing CMC's previous two-tier system. CanSIPS is a two-model forecasting system that combines ensemble forecasts from the Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (CCCma) Coupled Climate Model, versions 3 and 4 (CanCM3 and CanCM4, respectively). Mean climate as well as climate trends and variability in these models are evaluated in freely running historical simulations. Initial conditions for CanSIPS forecasts are obtained from an ensemble of coupled assimilation runs. These runs assimilate gridded atmospheric analyses by means of a procedure that resembles the incremental analysis update technique, but introduces only a fraction of the analysis increment in order that differences between ensemble members reflect the magnitude of observational uncertainties. The land surface is initialized through its response to the assimilative meteorology, whereas sea ice concentration and sea surface temperature are relaxed toward gridded observational values. The subsurface ocean is initialized through surface forcing provided by the assimilation run, together with an offline variational assimilation of gridded observational temperatures followed by an adjustment of the salinity field to preserve static stability. The performance of CanSIPS historical forecasts initialized every month over the period 1981–2010 is documented in a companion paper. The CanCM4 model and the initialization procedures developed for CanSIPS have been employed as well for decadal forecasts, including those contributing to phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle