Comment on egusphere-2023-2413
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A large and ever-growing body of geophysical information is measured on campaigns and at specialized observatories as a part of scientific expeditions/experiments. These collections of observed data include many essential climate variables (as defined by the World Meteorological Organization), but are often distinguished by a wide range of additional non-routine measurements that are designed to not only document the state of the environment, but also the drivers that contribute to that state. These field data are not only used to further understand the environmental processes through observation-based studies, but also to provide baseline data to test model performance and to codify understanding to improve predictive capabilities. To address the considerable barriers and difficulty in utilizing these diverse and complex data for observation-model research, the Merged Observatory Data File (MODF) concept has been developed. The MODF combines measurements from multiple instruments into a single file that complies with well-established data format and metadata practices and has been designed to parallel development of corresponding Merged Model Data Files (MMDFs). Using MODF and MMDF protocols will facilitate the evolution of Model Intercomparison Projects into Model Intercomparison and Improvement Projects by putting observation and model data ‘on the same page’ in a timely manner. The MODF concept was developed especially for weather forecast model studies in the Arctic. The surprisingly complex process of implementing MODFs in that context refined the concept itself. Thus this article explains the concept of MODFs by providing details on the issues that were revealed and resolved during this first specific implementation. Detailed instructions are provided on how to make MODFs, and this article can thus be considered a MODF creation manual.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,201 | 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 ».