MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4233295635 · doi:10.5194/gmd-2018-52

Requirements for a global data infrastructure in support of CMIP6

2018· preprint· en· W4233295635 sur OpenAlexaff
V. Balaji, Karl E. Taylor, Martin Juckes, Michael Lautenschlager, Chris Blanton, L. Cinquini, Sébastien Denvil, Paul J. Durack, Mark Elkington, Francesca Guglielmo, Éric Guilyardi, David Hassell, Slava Kharin, Stefan Kindermann, Bryan Lawrence, Sergey Nikonov, Aparna Radhakrishnan, Martina Stockhause, Tobias Weigel, D. N. Williams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryOffice of ScienceEuropean CommissionNatural Environment Research CouncilU.S. Department of EnergyU.S. Department of CommercePrinceton UniversityNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésComputer scienceProcess managementInteroperabilityRisk analysis (engineering)Data scienceSystems engineeringBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The World Climate Research Programme (WCRP)'s Working Group on Climate Modeling (WGCM) Infrastructure Panel (WIP) was formed in 2014 in response to the explosive growth in size and complexity of Coupled Model Intercomparison Projects (CMIPs) between CMIP3 (2005-06) and CMIP5 (2011-12). This article presents the WIP recommendations for the global data infrastructure needed to support CMIP design, future growth and evolution. Developed in close coordination with those who build and run the existing infrastructure (the Earth System Grid Federation), the recommendations are based on several principles beginning with the need to separate requirements, implementation, and operations. Other important principles include the consideration of data as a commodity in an ecosystem of users, the importance of provenance, the need for automation, and the obligation to measure costs and benefits. This paper concentrates on requirements, recognising the diversity of communities involved (modelers, analysts, software developers, and downstream users). Such requirements include the need for scientific reproducibility and accountability alongside the need to record and track data usage for the purpose of assigning credit. One key element is to generate a dataset-centric rather than system-centric focus, with an aim to making the infrastructure less prone to systemic failure. With these overarching principles and requirements, the WIP has produced a set of position papers, which are summarized here. They provide specifications for managing and delivering model output, including strategies for replication and versioning, licensing, data quality assurance, citation, long-term archival, and dataset tracking. They also describe a new and more formal approach for specifying what data, and associated metadata, should be saved, which enables future data volumes to be estimated. The paper concludes with a future-facing consideration of the global data infrastructure evolution that follows from the blurring of boundaries between climate and weather, and the changing nature of published scientific results in the digital age.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,016
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,384
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetScientific Computing and Data ManagementTravaux en français237 207