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Enregistrement W4233295635 · doi:10.5194/gmd-2018-52

Requirements for a global data infrastructure in support of CMIP6

2018· preprint· en· W4233295635 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0080,018
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,384
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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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