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Enregistrement W3104848900 · doi:10.1093/oso/9780190864217.003.0005

Zooming through scales by the billion

2019· book-chapter· en· W3104848900 sur OpenAlexaboutno aff
S. Lovejoy

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace Science and Extraterrestrial Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteorologyClimate changeScale (ratio)Environmental scienceGeographyClimatologyCartographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“The climate is what you expect, the weather is what you get”: The climate is a kind of average weather. But is it really? Those of us who have thirty years or more of recall are likely aware of subtle but systematic changes between today’s weather and the weather of their youth. I remember Montreal winters with much more snow and with longer spells of extreme cold. Did it really change? If so, was it only Montreal that changed? Or did all of Quebec change? Or did the whole planet warm up? And which is the real climate? Todays’ experience or that of the past? The key to answering these questions is the notion of scale, both in time (du­ration) and in space (size). Spatial variability is probably easier to grasp because structures of different sizes can be visualized readily (Fig. 1.1). In a puff of cigarette smoke, one can casually observe tiny wisps, whirls, and eddies. Looking out the window, we may see fluffy cumulus clouds with bumps and wiggles kilometers across. With a quick browse on the Internet, we can find satellite images of cloud patterns literally the size of the planet. Such visual inspection confirms that structures exist over a range of 10 billion or so: from 10,000 km down to less than 1 mm. At 0.1 mm, the atmosphere is like molasses; friction takes over and any whirls are quickly smoothed out. But even at this scale, matter is still “smooth.” To discern its granular, molecular nature, we would have to zoom in 1,000 times more to reach submicron scales. For weather and climate, the millimetric “dissipation scale” is thus a natural place to stop zooming, and the fact that it is still much larger than molecular scales indicates that, at this scale, we can safely discuss atmos­pheric properties without worrying about its molecular substructure. Clouds are highly complex objects. How should we deal with such apparent chaos? According to Greek mythology, at first there was only chaos; cosmos emerged later.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,020

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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