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Enregistrement W2996590937 · doi:10.82308/37120

The characteristics of key analysis errors /

2006· article· en· W2996590937 sur OpenAlexfundno aff
Jean‐François Caron

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésKey (lock)Computer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the characteristics of the corrections to the initial state of the atmosphere. The technique employed is the key analysis error algorithm, recently developed to estimate the initial state errors responsible for poor short-range to medium-range numerical weather prediction (NWP) forecasts. The main goal of this work is to determine to which extent the initial corrections obtained with this method can be associated with analysis errors. A secondary goal is to understand their dynamics in improving the forecast. In the first part of the thesis, we examine the realism of the initial corrections obtained from the key analysis error algorithm in terms of dynamical balance and closeness to the observations. The result showed that the initial corrections are strongly out of balance and systematically increase the departure between the control analysis and the observations suggesting that the key analysis error algorithm produced initial corrections that represent more than analysis errors. Significant artificial correction to the initial state seems to be present. The second part of this work examines a few approaches to isolate the balanced component of the initial corrections from the key analysis error method. The best results were obtained with the nonlinear balance potential vorticity (PV) inversion technique. The removal of the imbalance part of the initial corrections makes the corrected analysis slightly closer to the observations, but remains systematically further away as compared to the control analysis. Thus the balanced part of the key analysis errors cannot justifiably be associated with analysis errors. In light of the results presented, some recommendations to improve the key analysis error algorithm were proposed. In the third and last part of the thesis, a diagnosis of the evolution of the initial corrections from the key analysis error method is presented using a PV approach. The initial corrections tend to grow rapidly in time and can thus modify significantly the trajectory of a forecast over a relatively short period of time. The results shed light on different mechanisms about the evolution of small and fast growing initial perturbations.

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)0,027
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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