Notice bibliographique
Résumé
Processes related to water in the atmosphere lead to severe uncertainties in weather forecasting and climate research. Atmospheric water vapor and cloud water strongly influence the Earth’s energy budget through, e.g., energy conversions associated with phase changes, fluid dynamical effects associated with buoyancy, and through their influence on radiative transfer properties of the atmosphere. Given the critical green-house effect of water vapor, it seems astounding that climate modellers cannot with certainty state whether the Earth’s cloud system has a positive or negative influence on the global mean temperature. The formation of clouds involves small-scale processes currently unresolved by climate models, and thus cloud cover is one of the main sources of uncertainty. This large uncertainty has its roots in the extremely wide range of length and time scales associated with moist processes, which pose an equally wide range of challenges to mathematical and computational modelling. New and innovative methods, modeling frameworks, efficient computational techniques, and complex statistical data analysis procedures as well as their mathematical analysis are urgently needed in order to make progress in this new field – from the mathematicians point of view. One of the main goals of this workshop is to show the path forward for current and future applied mathematical scientists, to work hand in hand across the disciplines of mathematics, physics, and atmospheric science, in order to tackle the complex problem of dynamical and thermodynamical processes associated with clouds and moisture, both from the theoretical and the applied view points.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».