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Enregistrement W2164922709 · doi:10.1002/joc.2227

Initial results from Phase 2 of the international urban energy balance model comparison

2010· article· en· W2164922709 sur OpenAlexaff
Sue Grimmond, Matthew Blackett, Martin Best, Jong‐Jin Baik, S. E. Belcher, Jason Beringer, Sylvia I. Bohnenstengel, Isabelle Calmet, Fei Chen, Andrew Coutts, A. Dandou, Krzysztof Fortuniak, Mariana Lino Gouvêa, Rafiq Hamdi, Margaret A. Hendry, M. Kanda, Toru Kawai, Yoichi Kawamoto, Hiroaki Kondo, E. Scott Krayenhoff, Sang‐Hyun Lee, Thomas Loridan, Alberto Martilli, Valéry Masson, Shiguang Miao, Keith W. Oleson, Ryozo Ooka, Grégoire Pigeon, Aurore Porson, Young‐Hee Ryu, Francisco Salamanca, Gert‐Jan Steeneveld, M. Tombrou, James Voogt, Duick T. Young, N. Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilSwinburne University of TechnologyUniversity of TasmaniaNatural Environment Research CouncilMet OfficeForest and Wood Products AustraliaSight Research UKNational Science Foundation
Mots-clésEnergy balanceRange (aeronautics)Representation (politics)Environmental scienceScale (ratio)MeteorologyComputer scienceClimatologyEconometricsGeographyMathematicsGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Urban land surface schemes have been developed to model the distinct features of the urban surface and the associated energy exchange processes. These models have been developed for a range of purposes and make different assumptions related to the inclusion and representation of the relevant processes. Here, the first results of Phase 2 from an international comparison project to evaluate 32 urban land surface schemes are presented. This is the first large‐scale systematic evaluation of these models. In four stages, participants were given increasingly detailed information about an urban site for which urban fluxes were directly observed. At each stage, each group returned their models' calculated surface energy balance fluxes. Wide variations are evident in the performance of the models for individual fluxes. No individual model performs best for all fluxes. Providing additional information about the surface generally results in better performance. However, there is clear evidence that poor choice of parameter values can cause a large drop in performance for models that otherwise perform well. As many models do not perform well across all fluxes, there is need for caution in their application, and users should be aware of the implications for applications and decision making. Copyright © 2010 Royal Meteorological Society

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations407
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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