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Enregistrement W2114207463 · doi:10.5194/adgeo-4-57-2005

Lake and climate models linkage: a 3-D hydrodynamic contribution

2005· article· en· W2114207463 sur OpenAlexafffundabout
Luis F. De León, David Lam, William M. Schertzer, David Swayne

Notice bibliographique

RevueAdvances in geosciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesUniversity of WaterlooMcMaster University
Mots-clésClimate modelEnvironmental scienceClimatologyGeneral Circulation ModelCirculation (fluid dynamics)Foundation (evidence)Linkage (software)Climate changeGeologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Under a Canadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences (CFCAS) project, targeted to study the feasibility to link regional climate models with lake models, one of the tasks was to consider such a coupling in large lakes. The objective is to provide detailed information on temperature and circulation distributions of the lake to take into account the spatial variability for temperature and the heat exchange through the water's surface. The major contribution of this work is focused on realistic representation of the heat fluxes and temperature distributions to and from lakes especially during the thermally stratified ice-free periods. This paper presents the detailed 3-D ELCOM model applied in Lake Erie in order to produce, at the surface layer of the lake, the spatial distribution of temperature and heat exchanges that eventually can be coupled with a regional climate model (CRCM). Preliminary results will be presented on how this lake model may improve the regional climate models, which currently do not consider such large lake circulation effects.

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)0,000
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations24
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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