sympl (v. 0.4.0) and climt (v. 0.15.3) – towards a flexible framework for building model hierarchies in Python
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. sympl (System for Modelling Planets) and climt (Climate Modelling and Diagnostics Toolkit) are an attempt to rethink climate modelling frameworks from the ground up. The aim is to use expressive data structures available in the scientific Python ecosystem along with best practices in software design to allow scientists to easily and reliably combine model components to represent the climate system at a desired level of complexity and to enable users to fully understand what the model is doing. sympl is a framework which formulates the model in terms of a state that gets evolved forward in time or modified within a specific time by well-defined components. sympl's design facilitates building models that are self-documenting, are highly interoperable, and provide fine-grained control over model components and behaviour. sympl components contain all relevant information about the input they expect and output that they provide. Components are designed to be easily interchanged, even when they rely on different units or array configurations. sympl provides basic functions and objects which could be used in any type of Earth system model. climt is an Earth system modelling toolkit that contains scientific components built using sympl base objects. These include both pure Python components and wrapped Fortran libraries. climt provides functionality requiring model-specific assumptions, such as state initialization and grid configuration. climt's programming interface designed to be easy to use and thus appealing to a wide audience. Model building, configuration and execution are performed through a Python script (or Jupyter Notebook), enabling researchers to build an end-to-end Python-based pipeline along with popular Python data analysis and visualization tools.
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 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,027 |
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 ».