Notice bibliographique
Résumé
The isotopic δ thermometer for snow is an equation that relates the isotopic δ value (derived from 18O/16O or D/H values) to some prescribed reference temperature. In contrast to the usual linear least squares fit of mean annual isotopic 〈δ〉 versus site mean annual surface temperature 〈Ts〉, a cubic equation is fitted to a composite, global, spatial (〈δ〉, 〈Ts〉) data set. A ±4‰ local variance along the curve indicates that δ values are influenced by factors other than the temperature signal, but in the long‐scale smoothing process these factors are filtered out. As 〈Ts〉 data over the complete range of raw temperatures are inhomogeneous, because of the existence of strong temperature inversions in the cold half, a transformation scheme is applied to homogenize the data. This produces a new series, 〈Tatm〉. These values are more likely to be near the mean condensation temperature (〈Tc〉) of the snow. The slope, d〈δ〉/d〈Tatm〉, as a quadratic function of 〈Tatm〉, best fits many published spatial and temporal slope determinations. The results have obvious application to the theory of isotopic processes not covered here. However, in an important practical application, the new equation can be utilized in the construction of diagrams of δ versus altitude where a δ value needs to be obtained from a known or calculated air temperature and where field data are gapped, especially at high altitude. Such diagrams can be used to demonstrate cases where site‐specific δ thermometers may become invalid because of atmospheric structural changes, as shown in an associated paper that will be briefly outlined.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,009 |
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 ».