Long-term Surface Temperature (LoST) Database as a Complement for GCM Preindustrial Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Estimates of climate sensitivity from general circulation model (GCM) simulations still present a large spread despite the continued improvements in climate modeling since the 1970s. This variability is partially caused by the dependence of several long-term feedback mechanisms on the reference climate state. Indeed, state-of-the-art GCMs present a large spread of control climate states probably due to the lack of a suitable reference for constraining the climatology of preindustrial simulations. We assemble a new gridded database of long-term ground surface temperatures (LoST database) obtained from geothermal data over North America, and we explore its use as a potential reference for the evaluation of GCM preindustrial simulations. We compare the LoST database with observations from the Climate Research Unit (CRU) database, as well as with five past millennium transient climate simulations and five preindustrial control simulations from the third phase of the Paleoclimate Modelling Intercomparison Project (PMIP3) and the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). The database is consistent with meteorological observations as well as with both types of preindustrial simulations, which suggests that LoST temperatures can be employed as a reference to narrow down the spread of surface temperature climatologies on GCM preindustrial control and past millennium simulations.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».