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Enregistrement W2150435767 · doi:10.1029/2007jd008634

A composite isotopic thermometer for snow

2008· article· en· W2150435767 sur OpenAlexaff
G. Holdsworth

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowAltitude (triangle)ThermometerSmoothingInversion temperatureEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyThermodynamicsGeologyMathematicsStatisticsPhysicsRadiosondeGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,009

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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