Statistical validation of a 3-D bio-physical model of the western North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High-resolution, physical-biological models of coastal and shelf regions typically use a single functional phytoplankton group, which limits their ability to represent ecological gradients (e.g. highly productive shelf systems adjacent to oligotrophic regions), as these are dominated by different functional phytoplankton groups. We implemented a size-structured ecosystem model in a high-resolution, regional circulation model of the northeast North American shelf and adjacent deep ocean in order to assess whether the added functional complexity of two functional phytoplankton groups improves the model's ability to represent surface chlorophyll concentrations along an ecological gradient encompassing five distinct regions. We used satellite-derived SST and sea-surface chlorophyll for our model assessment, as these allow investigation of spatial variability and temporal variations from monthly to interannual, and analyzed three complimentary statistical measures of model-data agreement: model bias, root mean square error and model efficiency (or skill). All three measures were integrated for the whole domain, for distinct subregions and were calculated in a spatially explicit manner. Comparison with a previously published simulation that used a model with a single phytoplankton functional group indicates that the inclusion of an additional phytoplankton group representing picoplankton markedly improves the model's skill.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».