A fast, flexible, approximate technique for computing radiative transfer in inhomogeneous cloud fields
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Expérimental (laboratoire)Signal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,270
- Score d'incertitude au seuil
- 0,607
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Radiative transfer schemes in large‐scale models tightly couple assumptions about cloud structure to methods for solving the radiative transfer equation, which makes these schemes inflexible, difficult to extend, and potentially susceptible to biases. A new technique, based on simultaneously sampling cloud state and spectral interval, provides radiative fluxes that are guaranteed to be unbiased with respect to the benchmark Independent Column Approximation and works equally well no matter how cloud structure is specified. Fluxes computed in this way are subject to random, uncorrelated errors that depend on the distribution of cloud optical properties. Seasonal forecasts, however, are not sensitive to this noise, making the method useful in weather and climate prediction models.
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.
La notice
- Revue
- Journal of Geophysical Research Atmospheres
- Thématique
- Atmospheric aerosols and clouds
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- Environment and Climate Change Canada
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Radiative transferCloud computingStatistical physicsBenchmark (surveying)Radiative fluxParametrization (atmospheric modeling)Scale (ratio)Sampling (signal processing)Computer scienceComputational physicsPhysicsEnvironmental scienceMeteorologyApplied mathematicsRemote sensingMathematicsGeologyOpticsQuantum mechanics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui