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Enregistrement W3083340410 · doi:10.1175/bams-d-20-0104.1

Global Climate

2020· article· en· W3083340410 sur OpenAlexaff
Melanie Ades, R. Adler, Rob Allan, Richard P. Allan, J. Anderson, Anthony Argüez, C. Arosio, John Augustine, C. Azorin-Molina, Jonathan Barichivich, J. R. Barnes, H Beck, Andreas Becker, Nicolas Bellouin, Angela Benedetti, David I. Berry, Stephen Blenkinsop, Olivier Bock, Michael G. Bosilovich, Oliviér Boucher, Stefan A. Buehler, Laura Carrea, Hanne H. Christiansen, Fernando Chouza, John R. Christy, Eui‐Seok Chung, Melanie Coldewey‐Egbers, Gil P. Compo, Owen R. Cooper, Curt Covey, Andrew M. Crotwell, Sean Davis, Elvira de Eyto, Richard de Jeu, B.V. VanderSat, Curtis L. DeGasperi, D. A. Degenstein, Larry Di Girolamo, Martin T. Dokulil, Markus G. Donat, Wouter Dorigo, Imke Durre, G. S. Dutton, Grégory Duveiller, James W. Elkins, Vitali Fioletov, Johannes Flemming, Michael J. Foster, R. Frey, S. M. Frith, Lucien Froidevaux, J. Garforth, S. K. Gupta, Leopold Haimberger, B. D. Hall, Ian Harris, Andrew K. Heidinger, D. L. Hemming, Shu‐peng Ho, Daan Hubert, D. F. Hurst, Imke Hüser, Antje Inness, K. Isaksen, Viju O. John, P. D. Jones, J. W. Kaiser, Sean D. Kelly, Sergey Khaykin, R. Kidd, Hyungiun Kim, Zak Kipling, Benjamin M. Kraemer, D. P. Kratz, R. S. La Fuente, Xin Lan, Kathleen Lantz, Thierry Leblanc, Bailing Li, Norman G. Loeb, Craig S. Long, Diego Loyola, Włodzimierz Marszelewski, B. Martens, Linda May, Michael Mayer, Matthew F. McCabe, Tim R. McVicar, C. A. Mears, W. Paul Menzel, Christopher J. Merchant, B. R. Miller, Diego G. Miralles, S. A. Montzka, Colin Morice, Jens Mühle, R. Myneni, Julien P. Nicolas, Jeannette Noetzli, Timothy J. Osborn, Taejin Park, Adam Pasik, Andrew M. Paterson, Mauri Pelto, Sarah Perkins‐Kirkpatrick, Gabrielle Pétron, C. Phillips, Bernard Pinty, Stephen Po–Chedley, Lorenzo M. Polvani, W. Preimesberger, Merja Pulkkanen, William J. Randel, Samuel Rémy, Lucrezia Ricciardulli, Andrew D. Richardson, Landon Rieger, David A. Robinson, Matthew Rodell, Karen H. Rosenlof, Chris Roth, A. Rozanov, James A. Rusak, Оlga O. Rusanovskaya, This Rutishauser, Ahira Sánchez-Lugo, P. Sawaengphokhai, T. Scanlon, Verena Schenzinger, S. Geoffey Schladow, Robert W. Schlegel, Martin Eawag Schmid, H. B. Selkirk, Sapna Sharma, Lei Shi, Svetlana V. Shimaraeva, Eugene A. Silow, A. J. Simmons, Catherine A. Smith, Sharon L. Smith, Brian J. Soden, Viktoria Sofieva, T. H. Sparks, Paul W. Stackhouse, Wolfgang Steinbrecht, D. A. Streletskiy, G. Taha, Hagen Telg, Stephen J. Thackeray, Maxim Timofeyev, Kleareti Tourpali, Mari R. Tye, Ronald van der A, VanderSat B.V. van der Schalie Robin, Gerard van der SchrierW. Paul, Guido R. van der Werf, Piet Verburg, Jean‐Paul Vernier, Holger Vömel, Russell S. Vose, Ray H. J. Wang, Shohei Watanabe, Mark Weber, Gesa A. Weyhenmeyer, D. N. Wiese, Anne C. Wilber, Jeanette D. Wild, Takmeng Wong, R. Iestyn Woolway, Xungang Yin, Lin Zhao, Guanguo Zhao, Xinjia Zhou, J. R. Ziemke, Markus Ziese

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of SaskatchewanNatural Resources CanadaYork UniversityGeological Survey of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesLaboratory Directed Research and DevelopmentLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésMeteorologyClimatologyEnvironmental scienceGlobal climateGeographyClimate changeGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Albedo is the fraction of shortwave radiation reflected by the surface and depends on a number of surface attributes such as snow cover, vegetation cover, and soil moisture among others. The year 2019 exhibited large regional contrasts in terms of land surface albedo in the visible part of the spectrum (see Plate 2.1ac), with the NH overall darker and the SH brighter that the baseline period 2003–10. Strong negative anomalies in visible albedo (on the order of −30%) were especially noticeable in central and eastern Europe. Similarly, high negative values were observed in the Caucasus and the Middle East; in eastern Asia (western China and Mongolia, Korea, and Japan); northwestern America (Alaska, Yukon, and Northwest Territories); eastern United States; and parts of Argentina and Chile.Large positive anomalies (up to +30%) were found in North America, in the Himalayas and eastern China, in eastern Australia, southern Africa, and sporadically in southern America.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,069

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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