Notice bibliographique
Résumé
When a regional climate model is used to investigate and understand an issue related to climate change, in principle, an understanding of that issue will already be available from the global GCM simulations that provided the RCM driving data. From this perspective, the downscaling exercise is essentially one of adding understanding, or value, to an existing GCM result and so, it would seem sensible that statements regarding the value added by RCM downscaling be put into the context of the driving GCM's results. While such added value is central to the downscaling exercise, its evaluation is an intrinsically difficult undertaking for a variety of reasons - not least of which is the lack of a consensus on how added value should be defined. Irrespective of the definition of added value, however, progress can still be made on this issue. In the present study, we develop a methodology for an appreciable difference analysis of the climate change results in RCMs relative to their driving GCMs. Since added value can only exist where appreciable differences occur in the climate change results of the global and regional models, the present approach provides a useful tool to direct attention to areas where added value potentially exist and conversely rule out areas where it does not. The approach is illustrated on an ensemble of CMIP5 climate change experiments using the Canadian Earth-system model CanESM2 and its downscaled counterpart CanRCM4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».