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Enregistrement W3086154410 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11996

Evaluation of globally gridded SST products from NOAA, CMC and UKMeto using AIRS and CrIS SST measurements.

2020· article· en· W3086154410 sur OpenAlexaboutno aff
Hartmut H. Aumann, Evan Manning, Chris Wilson, J. A. Tobón Vasquez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEquatorLatitudeSea surface temperatureClimatologyAtmospheric Infrared SounderAtmospheric sciencesPhysicsGeodesyGeologyTroposphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sea Surface Temperature (SST) is a key component of climate research and daily globally gridded SST products are a key input to this effort. Here we evaluate the NOAA RTGSST, which goes back to 1996, the Canada Meteorological Center (CMC) SST, available since 2002, and the OSTIA SST by the UK MetOffice, available since 2012. The calibration of the three products is tied to the moored and floating buoys along the equator, but there are differences in the way all grid points are optimally filled. The 2016 annual mean between 30S and 30N, 299.7K, differed by only 8 mK. However zonal mean differences between the three products north of 30N and south of 30S latitude are of the order of 150 mK, and of opposite signs. Even more puzzling is that during 2016 the CMC was on average 150 mK colder than the OSTIA at 280K, while being warmer by 150mK at 290K. Differences of this magnitude are of concern when measure warming of the oceans at the rate of 15 mK/year. We use the daily mean and standard deviation and trends of the difference between the SST measured with AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) since 2002 and CrIS (Crosstrack Interferometer Sounder) since 2012 to evaluate the three products.

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)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,143 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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