Introduction to the SPARC Reanalysis Intercomparison Project (S-RIP) and overview of the reanalysis systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The climate research community uses atmospheric reanalysis data sets to understand a wide range of processes and variability in the atmosphere, yet different reanalyses may give very different results for the same diagnostics. The Stratosphere–troposphere Processes And their Role in Climate (SPARC) Reanalysis Intercomparison Project (S-RIP) is a coordinated activity to compare reanalysis data sets using a variety of key diagnostics. The objectives of this project are to identify differences among reanalyses and understand their underlying causes, to provide guidance on appropriate usage of various reanalysis products in scientific studies, particularly those of relevance to SPARC, and to contribute to future improvements in the reanalysis products by establishing collaborative links between reanalysis centres and data users. The project focuses predominantly on differences among reanalyses, although studies that include operational analyses and studies comparing reanalyses with observations are also included when appropriate. The emphasis is on diagnostics of the upper troposphere, stratosphere, and lower mesosphere. This paper summarizes the motivation and goals of the S-RIP activity and extensively reviews key technical aspects of the reanalysis data sets that are the focus of this activity. The special issue The SPARC Reanalysis Intercomparison Project (S-RIP) in this journal serves to collect research with relevance to the S-RIP in preparation for the publication of the planned two (interim and full) S-RIP reports.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,019 |
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 ».