CMIP drop in session reports: Variables
Notice bibliographique
Résumé
A series of regular drop-in sessions was launched in early 2023, facilitated by the CMIP International Project Office (CMIP IPO), to cover key aspects of CMIP7 design and development and promote community feedback to the CMIP governance and Task Teams. This report provides a summary of the first CMIP Variables drop-in sessions held on 1 June 2023 and 8 June 2023 across two timeslots (16:00 UTC and 05:00 UTC respectively) to support equitable global participation. Each session was chaired by either CMIP Panel co-chair John Dunne (1st June) or CMIP Panel member Julie Arblaster (8th June) and led by one of the Data Request Task Team co-leads, Martin Juckes (CEDA/STFC, UK) or Chloe Mackallah (CSIRO, AU). During the sessions, attendees were asked to provide feedback on their evolving variable needs (in terms of complexity, volume, and timing) with respect to increasingly complex models. There were also discussions on meeting the demands of downstream users, and the capacity of models and workflows to support those needs. These sessions aimed to facilitate community discussion on variable requirements as planning for CMIP7 gets underway.
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 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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,205 | 0,161 |
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 ».