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Enregistrement W2519199691 · doi:10.5194/gmd-2016-199

Review of the global models used within the Chemistry-Climate Model Initiative (CCMI)

2016· article· en· W2519199691 sur OpenAlexaff
Olaf Morgenstern, Michaela I. Hegglin, Eugene Rozanov, Fiona M. O’Connor, Nathan Luke Abraham, Hideharu Akiyoshi, Alexander T. Archibald, Slimane Bekki, Neal Butchart, Martyn P. Chipperfield, Makoto Deushi, Sandip Dhomse, Rolando R. García, Steven C. Hardiman, Larry W. Horowitz, Patrick Jöckel, Béatrice Josse, Douglas E. Kinnison, Meiyun Lin, E. Mancini, Michael Manyin, Marion Marchand, Virginie Marécal, Martine Michou, Luke D. Oman, G. Pitari, David A. Plummer, Laura E. Revell, David Saint‐Martin, Robyn Schofield, Andrea Stenke, Kane A. Stone, Kengo Sudo, Taichu Y. Tanaka, Simone Tilmes, Y. Yamashita, Kohei Yoshida, Guang Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMarsden FundCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean CommissionCenter for Neuroscience and Regenerative MedicineCentre National d’Etudes SpatialesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungSeventh Framework ProgrammeMet OfficeAustralian GovernmentRoyal Society Te ApārangiNational Computational InfrastructureDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Science Foundation
Mots-clésRadiative forcingClimate modelClimate changeForcing (mathematics)ClimatologyEnvironmental scienceAtmospheric sciencesPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present an overview of state-of-the-art chemistry-climate and -transport models that are used within the Chemistry-Climate Model Initiative (CCMI). CCMI aims to conduct a detailed evaluation of participating models using process-oriented diagnostics derived from observations in order to gain confidence in the models' projections of the stratospheric ozone layer, air quality, where applicable global climate change, and the interactions between them. Interpretation of these diagnostics requires detailed knowledge of the radiative, chemical, dynamical, and physical processes incorporated in the models. Also an understanding of the degree to which CCMI recommendations for simulations have been followed is necessary to understand model response to anthropogenic and natural forcing and also to explain inter-model differences. This becomes even more important given the ongoing development and the ever-growing complexity of these models. This paper also provides an overview of the available CCMI simulations with the aim to inform CCMI data users.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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