Notice bibliographique
Résumé
While famous theoretical work has been done historically on climate, no precise testable physical theory for climate has ever emerged. That is because, among other reasons, the definition of the objective is imprecise. The most common definition of climate as averaged weather, is more cliché than definition. Average over what? Average in what way? Is there a function relating resulting averages to each other, or do the averages satisfy differential equations? There is not one but many divergent approaches to defining climate in terms of averages, which seem to coexist without mutual competition. The three primary approaches employ time averages, field averages, and model solution ensemble averages, respectively. Each is problematic in its own way. While it is easy to produce an average, finding equations that can stand on their own in terms of averaged quantities only is not straightforward. But such equations are the ultimate aim of a search for a theory of climate, examining the questions of what averaging rule over what physical quantities help point to what an actual theory for climate ought to be like. This paper discusses averaging and closure in other fields, such as kinetic theory and turbulence, and how they are relevant to a theory of climate. It suggests how we might learn from them, while identifying how these issues need more exploration in terms of the climate problem.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».