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Enregistrement W2068359259 · doi:10.1080/07055900.2012.755610

The Canadian Fourth Generation Atmospheric Global Climate Model (CanAM4). Part I: Representation of Physical Processes

2013· article· en· W2068359259 sur OpenAlexaffvenueabout
Knut von Salzen, John Scinocca, N. A. McFarlane, Jiangnan Li, Jason N. S. Cole, David A. Plummer, Diana Verseghy, M. Cathy Reader, Xiaoyan Ma, Michael Lazare, Larry Solheim

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongwaveEnvironmental sciencePrecipitationRadiative transferClimatologyAtmospheric sciencesClimate modelShortwaveMeteorologyClimate changePhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) has developed the fourth generation of the Canadian Atmospheric Global Climate Model (CanAM4). The new model includes substantially modified physical parameterizations compared to its predecessor. In particular, the treatment of clouds, cloud radiative effects, and precipitation has been modified. Aerosol direct and indirect effects are calculated based on a bulk aerosol scheme. Simulation results for present-day global climate are analyzed, with a focus on cloud radiative effects and precipitation. Good overall agreement is found between climatological mean short- and longwave cloud radiative effects and observations from the Clouds and Earth's Radiant Energy System (CERES) experiment. An analysis of the responses of cloud radiative effects to variations in climate will be presented in a companion paper. [Traduit par la rédaction] Le Centre canadien de la modélisation et de l'analyse climatique (CCmaC) a mis au point la quatrième génération du modèle canadien de circulation générale de l'atmosphère (CanAM4). Le nouveau modèle comprend des paramétrisations physiques passablement modifiées comparativement à son prédécesseur. En particulier, le traitement des nuages, des effets radiatifs des nuages et des précipitations a été modifié. Les effets directs et indirects des aérosols sont calculés à l'aide d'un schéma d'aérosols en bloc. Nous analysons des résultats de simulation pour le climat général du jour présent en mettant l'accent sur les effets radiatifs des nuages et les précipitations. Nous trouvons un bon accord général entre la moyenne climatologique des effets radiatifs des nuages pour les courtes et les grandes longueurs d'onde et les observations de l'expérience CERES (Clouds and Earth's Radiant Energy System). Une analyse de la réponse des effets radiatifs des nuages aux variations du climat sera présentée dans un article connexe.

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)0,001
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations391
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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