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Enregistrement W3177300626 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-5673

A new database of independently estimated eruption source parameters devoted to eruptive column model evaluation

2020· article· en· W3177300626 sur OpenAlexaff
Samantha Engwell, Thomas J. Aubry, Sébastien Biass, Costanza Bonadonna, Marcus Bursik, Guillaume Carazzo, Julia Eychenne, Mathieu Gouhier, R. G. Grainger, M. Jellinek, David Jessop, Larry G. Mastin, David M. Pyle, Simona Scollo, Isabelle A. Taylor, Alexa R. Van Eaton, Kristi L. Wallace, Mark Woodhouse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColumn (typography)VolcanoPlumeVolcanic ashVolcanologyEnvironmental scienceGeologyDatabaseMeteorologyComputer scienceGeographyGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eruptive column models are crucial for managing volcanic crises, forecasting future events, and reconstructing past eruptions. Given their central role in volcanology and the large uncertainties weakening their predictions, the evaluation and improvement of these models is critical. Such evaluation is challenging as it requires independent estimates of the main model inputs (e.g. mass eruption rate) and outputs (e.g. column height). Despite recent efforts to extend datasets of independently estimated eruption source parameters (ESP) (e.g. Mastin 2014, Aubry et al. 2017), there is no standardized, maintained, and community-based ESP database devoted to the evaluation of eruptive column models. Here we present a new ESP database designed to respond to the needs of the plume modelling community, and which will also be valuable to observatories, field volcanologists, and volcanic ash advisory centers. We compiled data for over 130 eruptive events with independent estimates of: i) the mass eruption rate; ii) the height reached by the column; and iii) atmospheric conditions during the eruption. In contrast with previous ESP datasets, we distinguish estimates of column height that relate to different phases (ash and SO2) and parts of the column (plume top or umbrella). We additionally provide the total grain size distribution, uncertainties in eruption parameters, and multiple sources for atmospheric profiles for events where these parameters are available. The database also includes a wealth of additional information which will enable modelers to distinguish between different eruptions when evaluating or calibrating models. This includes the type of eruption, the morphology of the plume (weak/transitional/strong), and the occurrence and mass entrained within pyroclastic density currents. We will apply the new database to revisit empirical scaling relationships between the mass eruption rate and “plume height”. In particular, we will show how such relationships depend on the type of height (e.g. SO2 height vs. ash top height) and eruption (e.g. magmatic vs. phreatomagmatic) considered. We will also discuss the difficulties and limitations of compiling ESP estimates from the literature as well as characterizing fundamentally unsteady volcanic events by a single value for each ESP.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,010

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
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