MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393900148 · doi:10.5194/egusphere-2023-2781-rc1

Comment on egusphere-2023-2781

2024· peer-review· en· W4393900148 sur OpenAlexaff
Giulia Mazzotti, Jari-Pekka Nousu, Vincent Vionnet, Tobias Jonas, Rafife Nheili, Matthieu Lafaysse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarthquake Detection and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> <span>Boreal and subalpine forests host seasonal snow for multiple months per year, however snow regimes in these environments are rapidly changing due to rising temperatures and forest disturbances. Accurate prediction of forest snow dynamics, relevant for ecohydrology, biogeochemistry, cryosphere, and climate sciences, requires process-based models. While snow schemes that track the microstructure of individual snow layers have been proposed for avalanche research, tree-scale process resolving canopy representations so far only exist in a few snow-hydrological models. A framework that enables layer and microstructure resolving forest snow simulations at the meter scale is lacking to date. To fill this research gap, this study introduces the forest snow modelling framework FSMCRO, which combines two detailed, state-of-the art model components: the canopy representation from the Flexible Snow Model (FSM2), and the snowpack representation of the Crocus ensemble model system (ESCROC). We apply FSMCRO to discontinuous forests at boreal and subalpine sites to showcase how tree-scale forest snow processes affect layer-scale snowpack properties. Simulations at contrasting locations reveal marked differences in stratigraphy throughout the winter. These arise due to different prevailing processes at under-canopy versus gap locations, and due to variability in snow metamorphism dictated by a spatially variable snowpack energy balance. Ensemble simulations allow us to assess the robustness and uncertainties of simulated stratigraphy. Spatially explicit simulations unravel the dependencies of snowpack properties on canopy structure at a previously unfeasible level of detail. Our findings thus demonstrate how hyper-resolution forest snow simulations can complement observational approaches to improve our understanding of forest snow dynamics, highlighting the potential of such models as research tool in interdisciplinary studies.</span>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3130,055

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,238 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEarthquake Detection and AnalysisTravaux en français237 207