A community diagnostic tool for chemistry climate model validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This technical note presents an overview of the Chemistry-Climate Model Validation Diagnostic (CCMVal-Diag) tool for model evaluation. The CCMVal-Diag tool is a flexible and extensible open source package that facilitates the complex evaluation of global models. Models can be compared to other models, ensemble members (simulations with the same model), and/or many types of observations. The initial construction and application is to coupled chemistry-climate models (CCMs) participating in CCMVal, but the evaluation of climate models that submitted output to the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) is also possible. The package has been used to assist with analysis of simulations for the 2010 WMO/UNEP Scientific Ozone Assessment and the SPARC Report on the Evaluation of CCMs. The CCMVal-Diag tool is described and examples of how it functions are presented, along with links to detailed descriptions, instructions and source code. The CCMVal-Diag tool supports model development as well as quantifies model changes, both for different versions of individual models and for different generations of community-wide collections of models used in international assessments. The code allows further extensions by different users for different applications and types, e.g. to other components of the Earth system. User modifications are encouraged and easy to perform with minimum coding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».