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Enregistrement W4393728153 · doi:10.5281/zenodo.6321323

Model Lagrangian trajectories and deformation data analyzed in the Sea Ice Rheology Experiment - Part I

2022· dataset· en· W4393728153 sur OpenAlexaff
Amélie Bouchat, Nils Hutter, Jérôme Chanut, Frédéric Dupont, Dmitry Dukhovskoy, Gilles Garric, Younjoo Lee, Jean‐François Lemieux, Camille Lique, Martin Lösch, Wieslaw Maslowski, Paul G. Myers, Einar Ólason, Pierre Rampal, Till Rasmussen, Claude Talandier, Bruno Tremblay, Qiang Wang

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaGDG EnvironnementEnvironment and Climate Change CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheologyLagrangianDeformation (meteorology)GeologyGeodesyMechanicsMathematicsOceanographyPhysicsApplied mathematicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model Lagrangian trajectories and deformation estimates for sea-ice models participating in the Sea Ice Rheology Experiment (SIREx) - Part I. Model Lagrangian trajectories are integrated offline, starting on January 1st with all available raw RGPS cells positions (interpolated to January 1st 00:00:00 UTC). The trajectories are advected at an hourly time step with the models daily velocity output until March 31st. The trajectories are then sampled at a 3-day interval to match the RGPS composite time stamps, and the velocity derivatives (deformation) are calculated using the line integral approximations on the cells' contour. All model trajectories and Lagrangian deformation data therefore have nominal temporal and spatial scales of 3-days and 10-km (same as the RGPS composite), regardless of the original resolution of the model output. The model Lagrangian deformation estimates form the basis quantity for the statistical and spatio-temporal scaling analysis presented in Bouchat et al., Sea Ice Rheology Experiment (SIREx), Part I: Scaling and statistical properties of sea-ice deformation fields, Journal of Geophysical Research: Oceans (2022). This paper also provides further details on the model trajectory integration and deformation calculation. There is one netCDF file per model, per year (1997 and/or 2008). Data are organized in matrices where the (i,j) indices are the Lagrangian cells identifier. This allows us to keep track of neighbouring cells for the scaling analysis. See below for more information on what variables are included in the files, their structure, and how to cite. 1. File naming convention "< Model simulation label >" + _ + "deformation" + _ + "< year >" 2. Variables included (x1,y1), (x1,y2), (x3,y3), (x4,y4): Position of the cells' corners (Lagrangian trajectories) - (meters); A: Cells' area - (meters squared); dudx, dudy, dvdx, dvdy: Cell's velocity derivatives (strain rates/deformation) - (1/seconds); d_dudx, d_dudy, d_dvdx, d_dvdy: Trajectory error on cells' velocity derivatives - (1/seconds); time: Day of year. *Note: the model trajectories are terminated if they move within 100 km from land. Before computing deformation statistics to compare with RGPS composite data, one should mask both deformation sets to only keep cells available in both the model and RGPS data sets. 3. Variable structure All variables (except time) are matrices with axes (it, i, j ), where it is the time stamp/iteration and i,j are the cells identifiers. See below for how the cells are defined: |--------------------------------------------------------------> j-axis | | (x1_ij,y1_ij) o ------------------- o (x2_ij,y2_ij) | | | | | A_ij or dudx_ij | | | | | (x4_ij,y4_ij) o ------------------- o (x3_ij,y3_ij) | | Vi-axis Hence, coordinates are repeated between neighbouring cells, for example: (x2_ij,y2_ij) = (x1_ij+1,y1_ij+1) and (x4_ij,y4_ij) = (x1_i+1j,y1_i+1j) 4. Recommended citation usage If all simulations included in the current archive are used in a future study, we ask to cite this archive and the SIREx paper (Bouchat et al., 2022). If only selected simulations are used, we ask to cite both this archive and the reference paper(s) applying to the selected simulation(s) (as stated indicated in Table 1 of the SIREx papers).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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