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Enregistrement W2936023010 · doi:10.1038/s41558-019-0456-2

Contributions of GRACE to understanding climate change

2019· article· en· W2936023010 sur OpenAlexaff
B. D. Tapley, M. M. Watkins, Frank Flechtner, Christoph Reigber, Srinivas Bettadpur, Matthew Rodell, Ingo Sasgen, J. S. Famiglietti, Felix W. Landerer, D. P. Chambers, J. T. Reager, Alex Gardner, Himanshu Save, Erik R. Ivins, Sean Swenson, Carmen Böening, Christoph Dahle, D. N. Wiese, Henryk Dobslaw, M. E. Tamisiea, I. Velicogna

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésCryosphereEarth system scienceClimate changeGlacierEnvironmental scienceClimatologyGravimetryFuture sea levelPhysical geographyGeologyOceanographySea iceGeographyAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-resolved satellite gravimetry has revolutionized understanding of mass transport in the Earth system. Since 2002, the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) has enabled monitoring of the terrestrial water cycle, ice sheet and glacier mass balance, sea level change and ocean bottom pressure variations, as well as understanding responses to changes in the global climate system. Initially a pioneering experiment of geodesy, the time-variable observations have matured into reliable mass transport products, allowing assessment and forecast of a number of important climate trends, and improvements in service applications such as the United States Drought Monitor. With the successful launch of the GRACE Follow-On mission, a multi-decadal record of mass variability in the Earth system is within reach. The Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission, launched in 2002, allows monitoring of changes in hydrology and the cryosphere with terrestrial and ocean applications. This Review Article focuses on its contribution to the detection and quantification of climate change signals.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1 061
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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