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Enregistrement W4223621838 · doi:10.21203/rs.3.rs-1490432/v1

A detailed limited-area energy cycle for climate and weather studies: application over the West African climate during three contrasting summers 1997 (dry), 1999 (wet) and 2006 (normal).

2022· preprint· en· W4223621838 sur OpenAlexafffund
Yves Franklin Ngueto, René Laprise, Oumarou Nikiéma

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec - SantéCompute Canada
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceClimate changeDry climateAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The West African Monsoon (WAM) is an atmospheric circulation that involves a complex chain of interacting physical processes ranging from small to large temporal and spatial scales. In this work, a detailed atmospheric energy cycle is formulated for limited-area domains in order to understand the WAM intra-seasonal and interannual variability. The energy cycle is cast in terms of available enthalpy and kinetic energy reservoirs. According to the employed definition, the time-averaged (climate) energy reservoirs are decomposed in a component associated with the time-averaged atmospheric state and a component due to the time-averaged statistics of transient. With this approach, a storm energy is defined as the deviation of instantaneous energy from its climate value. The application of energy cycle on the simulated WAM climatology reveals that the available enthalpy of the time-averaged state (AM) is the largest energy reservoir, while the transient-eddy component (AE) is the smallest. On the other hand, the time-averaged and the time-variability kinetic energy reservoirs (KM and KE) are the same order of magnitude, confirming previous studies linking the African Easterly Waves with a mixed barotropic/baroclinic mechanism. A detailed analysis reveals that, in the time-mean state, there is a huge loss of energy flux due to time-averaged pressure work in boundary fluxes, with the result that only a little fraction of AM associated with the ageostrophic circulation contributes to the generation of KM. On the other hand, the loss of AE contributes almost entirely to the gain in KE, indicating negligible loss due to transient-eddy pressure work.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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