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Enregistrement W2045884461 · doi:10.1029/2000gl011944

Cirrus horizontal inhomogeneity and OLR bias

2000· article· en· W2045884461 sur OpenAlexaff
Qiang Fu, Betty Carlin, G. G. Mace

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirrusOutgoing longwave radiationTroposphereRadiative transferLongwaveEnvironmental scienceOptical depthAtmospheric sciencesHorizontal planeCloud coverMeteorologyPhysicsCloud computingConvectionGeologyOpticsGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outgoing longwave radiation (OLR) bias due to the neglect of cloud horizontal inhomogeneities has been examined in this study. It is argued that this OLR bias is most significant for semi‐transparent cirrus clouds that are located in the cold upper troposphere. Using two cirrus cases observed from cloud radar, it is found that the OLR biases due to the plane‐parallel homogeneous assumption are ∼14 W m−2. These biases are largely caused by the horizontal variation of cloud optical depth. It is also shown that in general the OLR biases are strongly dependent on the cloud height and mean and standard deviation of cloud optical depth. We have demonstrated that the gamma‐weighted radiative transfer scheme, which is efficient for GCM applications, can be used to account for the effect of cloud horizontal inhomogeneity on the infrared fluxes.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations59
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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