Comment Joël Noilhan a influencé la modélisation et les études en climat urbain
Notice bibliographique
Résumé
Bien que ce fait soit peu connu, Joël Noilhan a commencé sa carrière non pas dans l'étude de la végétation, mais dans celle du climat urbain. Ses résultats de thèse sur les échanges radiatifs entre les différentes faces d'un bâtiment, le ciel et le sol sont encore utilisés comme hypothèses dans la plupart des modèles de canopée urbaine, comme celui développé au CNRM, Town Energy Balance (TEB). Joël a contribué dans les années 2000 à l'essor de la météorologie urbaine au CNRM. Il a notamment encouragé les collaborations internationales avec l'équipe canadienne du professeur Tim Oke, spécialiste mondial du climat urbain, et initié un volet expérimental dédié à l'urbain sur la ville de Marseille, lors de la campagne Escompte en 2001. This is not well known, but Joël Noilhan did not start his career by studying vegetation processes, but rather urban climate. His PhD results on radiative exchanges around a building still form the basis of radiative processes in most urban canopy models such as the Town Energy Balance (TEB) developed at CNRM. In the 2000s, he contributed to the urban climate studies at CNRM. He encouraged an international collaboration with the team of Tim Oke, in Canada, an international expert in urban climate. He also initiated an experimental component dedicated to urban environment over the city of Marseille, during the Escompte campaign in 2001.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».