Supplementary material for "Inverse Modeling of the Initial Stage of the 1991 Pinatubo Volcanic Cloud Accounting for Radiative Feedback of Volcanic ash" paper
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary material for "Inverse Modeling of the Initial Stage of the 1991 Pinatubo Volcanic Cloud Accounting for Radiative Feedback of Volcanic ash" by A. Ukhov, G. Stenchikov, S.Osipov, N. Krotkov, N. Gorkavyi, C. Li, O. Dubovik, and A. Lopatin. Corresponding author: Alexander Ukhov, alexander.ukhov@kaust.edu.sa Contents 0. This file 'README' 1. Emission profiles (Mt/sec) for ash and SO2 (in pickle and txt format). 1.1 Files 'ash_2d_emission_profiles' and 'ash_2d_emission_profiles.txt' 1.2 Files 'so2_2d_emission_profiles' and 'so2_2d_emission_profiles.txt' 2. python script 'draw_supplementary_profiles.py' plots inverted emission profiles (in pickle format) and their time integrated variants. 3. WRF-Chem output file 'wrfout_d01_1991-06-16_00:00:00' in netcdf format contains 3-D fields of ash, sulfate, and SO2 concentrations at 0000 UTC on 16 of June. Instructions on how to process WRF-Chem output are available at the Appendix of [1]. 4. WRF-Chem domain grid description in the file 'wrf_small_grid.txt'. This file can be used for conservative interpolation of 3-D fields to another grid, for example using 'cdo remapcon'. There are two options: 1. Use inverted ash and SO2 emission profiles (see p.1 and p.2) 2. Use ash, sulfate, and SO2 concentrations from WRF-Chem output file (see p.3 and p.4) as initial conditions for another run. References: 1. Ukhov, A., Ahmadov, R., Grell, G., and Stenchikov, G.: Improving dust simulations in WRF-Chem v4.1.3 coupled with the GOCART aerosol module, Geosci. Model Dev., 14, 473–493, https://doi.org/10.5194/gmd-14-473-2021, 2021.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,672 | 0,183 |
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 ».