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Enregistrement W4244105463 · doi:10.5194/gmd-2018-100

<TT>sympl</TT> (v. 0.3.2) and <TT>climt</TT> (v. 0.11.0) – Towards a flexibleframework for building model hierarchies in Python

2018· preprint· en· W4244105463 sur OpenAlexfundno aff
Joy Merwin Monteiro, Jeremy McGibbon, Rodrigo Caballero

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStockholms UniversitetNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSwedish e-Science Research CentreU.S. Department of Energy
Mots-clésPython (programming language)Computer scienceProgramming languageFortranSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. sympl (System for Modelling Planets) and climt (Climate Modelling and diagnostics Toolkit) represent an attempt to rethink climate modelling frameworks from the ground up. The aim is to use expressive data structures available in the scientific Python ecosystem along with best practices in software design to build models that are self-documenting, highly inter-operable and that provide fine grained control over model components and behaviour. We believe that such an approach towards building models is essential to allow scientists to easily and reliably combine model components to represent the climate system at a desired level of complexity, and to enable users to fully understand what the model is doing. sympl is a framework which formulates the model in terms of a "state" which gets evolved forward in time by TimeStepper and Implicit components, and which can be modified by Diagnostic components. TimeStepper components in turn rely on Prognostic components to compute tendencies. Components contain all the information about the kinds of inputs they expect and outputs that they provide. Components can be used interchangeably, even when they rely on different units or array configurations. sympl provides basic functions and objects which could be used by any type of Earth system model. climt is an Earth system modelling toolkit that contains scientific components built over the sympl base objects. Components can be written in any language accessible from Python, and Fortran/C libraries are accessed via Cython. climt aims to provide different user APIs which trade-off simplicity of use against flexibility of model building, thus appealing to a wide audience. Model building, configuration and execution is through a Python script (or Jupyter Notebook), enabling researchers to build an end-to-end Python based pipeline along with popular Python based data analysis tools. Because of the modularity of the individual components, using online data analysis, visualisation or assimilation algorithms and tools with sympl/climt components is extremely simple.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,067

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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