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Enregistrement W2156283825 · doi:10.1175/bams-88-3-375

Transferability Intercomparison: An Opportunity for New Insight on the Global Water Cycle and Energy Budget

2007· article· en· W2156283825 sur OpenAlexaff
Eugene S. Takle, John O. Roads, Burkhardt Rockel, W. J. Gutowski, R. W. Arritt, Insa Meinke, Colin Jones, Ayrton Zadra

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesIowa State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésTransferabilityClimate modelPredictabilityHydrometeorologyComputer scienceRange (aeronautics)Environmental scienceWater cycleCoupled model intercomparison projectScale (ratio)Energy budgetBenchmarkingClimate changeClimatologyPrecipitationMeteorologyGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach, called transferability intercomparisons, is described for advancing both understanding and modeling of the global water cycle and energy budget. Under this approach, individual regional climate models perform simulations with all modeling parameters and parameterizations held constant over a specific period on several prescribed domains representing different climatic regions. The transferability framework goes beyond previous regional climate model intercomparisons to provide a global method for testing and improving model parameterizations by constraining the simulations within analyzed boundaries for several domains. Transferability intercomparisons expose the limits of our current regional modeling capacity by examining model accuracy on a wide range of climate conditions and realizations. Intercomparison of these individual model experiments provides a means for evaluating strengths and weaknesses of models outside their “home domains” (domain of development and testing). Reference sites that are conducting coordinated measurements under the continental-scale experiments under the Global Energy and Water Cycle Experiment (GEWEX) Hydrometeorology Panel provide data for evaluation of model abilities to simulate specific features of the water and energy cycles. A systematic intercomparison across models and domains more clearly exposes collective biases in the modeling process. By isolating particular regions and processes, regional model transferability intercomparisons can more effectively explore the spatial and temporal heterogeneity of predictability. A general improvement of model ability to simulate diverse climates will provide more confidence that models used for future climate scenarios might be able to simulate conditions on a particular domain that are beyond the range of previously observed climates.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,015
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations76
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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