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Enregistrement W4220740181 · doi:10.5194/egusphere-egu22-6688

Announcing Phase 4 of PAGES 2k: Hydroclimate of the Common Era

2022· preprint· en· W4220740181 sur OpenAlexaff
Benjamin J. Henley, Sarah Eggleston, Nikita Kaushal, Alyssa R. Atwood, Oliver Bothe, Georgy Falster, Matthew D. Jones, Lukas Jonkers, Bronwen Konecky, Hans W. Linderholm, Belén Martrat, Helen McGregor, Anaïs Orsi, Steven J. Phipps, Hussein R. Sayani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the climate of the past two millennia (2k) remains vital for developing our wider comprehension of the climate system, including the nature and scale of recent and future anthropogenic change. Phase 4 of the PAGES 2k network will build on previous phases and take us to a new level of understanding and science-policy integration. During previous phases, PAGES 2k members compiled global networks of proxy measurements, extending records beyond the instrumental period by more than an order of magnitude, reconstructing past climate and developing new knowledge of past variability and processes. Through data-model integration with state-of-the-art Earth systems models, proxy system modelling and data assimilation, we took key steps towards a more comprehensive understanding of climate dynamics. Phase 4 will take us even further, challenging our community to turn its focus primarily towards the hydroclimate of the Common Era: performing new reconstructions and improving the interoperability, extent and scope of our data and model products. In doing so, we also seek to facilitate the translation of our science into evidence-based policy outcomes. Our overarching aim is to reconstruct hydroclimate variability over the Common Era from local to global spatial scales, at sub-annual to multi-centennial time scales. We propose to achieve this through new community-led data curation efforts and the development of new data-driven tools and practices to maximise the interoperability of convenient, efficient and widespread model/data products. We will aim for a process-level understanding of past hydroclimate events and variability by evaluating and constraining Earth system models and through data assimilation. Our coordination team places a strong emphasis on respect and inclusion, aiming to foster a diverse and equitable community. Through a ‘hub and spoke’ structure, our team will provide a facilitation, coordination and support role (the hub) for Pages 2k working groups (the spokes). We are actively seeking participation of those engaging in climate policy and climate services. Welcome to Phase 4! We warmly invite your collaborations and contributions!

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4550,284

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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