New applications for an EMIC coupled to an atmospheric chemistry model - The University of Victoria Earth system climate model version 2.10 + FAIR chemistry module
Notice bibliographique
Résumé
As an Earth system model of intermediate complexity (EMIC), the University of Victoria Earth system climate model (UVic-ESCM) has a comparably low computational cost (4.5–11.5 h per 100 years on a simple desktop computer). It is therefore a well-suited tool to perform experiments that are not yet computationally feasible in a state-of-the-art Earth system model. For example, the UVic-ESCM can be used to perform large perturbed parameter ensembles to constrain uncertainties, but also run a multitude of scenarios while at the same time simulating a well resolved carbon cycle. Thanks to its representation of many important components of the carbon cycle and the physical climate and its ability to simulate dynamic interactions between them, the UVic-ESCM is additionally a more comprehensive tool for process level uncertainty assessment compared to integrated assessment models (IAMs). The coupling of this EMIC with an atmospheric chemistry module based on the FAIR simple climate model, now allows to directly implement GHG emission files as an input to the model, which makes it a valuable tool for many ‘what-if’ questions about climate turnaround times. Especially in the context of assessing the carbon cycle responses to future long-term climate change scenarios including e.g. marine CDR or terrestrial CDR implementations. In this presentation we will introduce this new model setup and show examples of first applications of this novel tool, while showcasing the advantages that it brings about.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».