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Enregistrement W4380624762 · doi:10.5194/egusphere-2023-773-rc1

Comment on egusphere-2023-773

2023· peer-review· en· W4380624762 sur OpenAlexaff
Vitali Fioletov, Xiaoyi Zhao, Ihab Abboud, Michael Brohart, Akira Ogyu, Reno Sit, Sum Chi Lee, Irina Petropavlovskikh, Koji Miyagawa, B. J. Johnson, Patrick Cullis, John A. Booth, Glen McConville, C. T. McElroy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsNational Science Foundation
Mots-clésStratospherePolar vortexEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyClimatologyOzoneGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Antarctic polar vortex creates unique chemical and dynamical conditions when the stratospheric air over Antarctica is isolated from the rest of the stratosphere. As a result, stratospheric ozone within the vortex remains largely unchanged for a five-month period from April until late August when the sunrise and extremely cold temperatures create favorable conditions for rapid ozone loss. Such prolonged stable conditions within the vortex make it possible to estimate the total ozone levels there from sparse wintertime ozone observations at the South Pole. The available records of focused Moon (FM) observations by Dobson and Brewer spectrophotometers at the Amundsen-Scott South Pole Station (for the periods 1964–2022 and 2008–2022, respectively) as well as integrated ozonesonde profiles (1986–2022) and MERRA-2 reanalysis data (1980–2022) were used to estimate the total ozone variability and long-term changes over the South Pole. Comparisons with MERRA-2 reanalysis data for the period 1980–2022 demonstrated that the uncertainties of Dobson and Brewer daily mean FM values are about 2.5 %–4 %. Wintertime (April–August) MERRA-2 data have a bias with Dobson data of -8.5 % in 1980–2004 and 1.5 % in 2005–2022. The mean difference between wintertime Dobson and Brewer data in 2008–2022 was about 1.6 %; however, this difference can be largely explained by various systematic errors in Brewer data. The wintertime ozone values over the South Pole during the last 20 years were about 12 % below the pre-1980s level, i.e., the decline there was nearly twice larger than that over southern midlatitudes. It is probably the largest long-term ozone decline aside from the springtime Antarctic ozone depletion. While wintertime ozone decline over the pole has hardly any impact on the environment, it can be used as an indicator to diagnose the state of the ozone layer, particularly because it requires data from only one station. Dobson and ozonesonde data after 2001 show a small positive, but not statistically significant, trend in ozone values of about 1.5% per decade that is in line with the trend expected from the concentration of the ozone depleting substances in the stratosphere.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0180,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3540,260

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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