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Enregistrement W4394027118 · doi:10.5281/zenodo.5893781

Data & code repository for "A re-appraisal of the ENSO response to volcanism with paleoclimate data assimilation"

2022· dataset· en· W4394027118 sur OpenAlexaff
Feng Zhu, Julien Emile‐Geay, Kevin J. Anchukaitis, Gregory J. Hakim, Andrew T. Wittenberg, Mariano S. Morales, Matthew Toohey, Jonathan King

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaleoclimatologyEl Niño Southern OscillationData assimilationAssimilation (phonology)ClimatologyVolcanismCode (set theory)Environmental scienceGeologyMeteorologyComputer scienceOceanographyClimate changeGeographyPaleontologyProgramming languageLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This repository includes the data and code that can be used to reproduce the figures for the paper entitled A re-appraisal of the ENSO response to volcanism with paleoclimate data assimilation (DOI: 10.1038/s41467-022-28210-1). The code is tested with Python v3.8, and the package LMRt (Zhu et. al., 2021) is required to perform essential analysis (e.g. Superposed Epoch Analysis) and the corresponding visualization. Repository Structure recons: the folder that includes our reconstructions of (i) the NINO3.4 series with 0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95 quantiles and (ii) the ensemble median surface temperature field recon_Ocn2kCorals_Li13b6.nc: the reconstruction that assimilates all the available Ocean2k corals (Tierney et al., 2015; PAGES2k Consortium, 2017) and the six best ENSO predictors in Li et al. (2013). recon_Corals_Li13b6.nc: the reconstruction that assimilates the corals reaching back before 1750 CE and the six best ENSO predictors in Li et al. (2013). recon_Corals.nc: the reconstruction that assimilates the corals reaching back before 1750 CE. recon_Li13b6.nc: the reconstruction that assimilates the six best ENSO predictors in Li et al. (2013). notebooks: the folder that includes Jupyter notebooks Fig-1.ipynb: the notebook that performs analysis and generates Fig. 1 in the main text Fig-2.ipynb: the notebook that performs analysis and generates Fig. 2 in the main text Fig-3.ipynb: the notebook that performs analysis and generates Fig. 3 in the main text Fig-4.ipynb: the notebook that performs analysis and generates Fig. 4 in the main text data: the folder that includes auxiliary data for the analysis and visualization proxy_locs.pkl: the pickle file that includes the location information of the assimilated proxies eVolv2k_v3_ds_1.nc: the eVolv2k v3 volcanic forcing data (Toohey & Sigl, 2017), which is publicly available and can be downloaded here palmyra2013.txt: the Palmyra coral d18O data (Emile-Geay et al., 2013), which is publicly available and can be downloaded here Li13b6.txt: the six best ENSO predictors in Li et al. (2013), including the first two principle components (PCs) of the North American Drought Atlas (NADA; Cook et al., 2004) and Monsoon Asia Drought Atlas (MADA; Cook et al., 2010) networks, the Kauri tree-ring composite (Fowler et al., 2012), and the South America Altiplano (SA Altiplano) tree-ring composite (Morales et al., 2012) enso-li2013.txt: the Li et al. (2013) NINO3.4 reconstruction, which is publicly available and can be downloaded with the link: ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/paleo/treering/reconstructions/enso-li2013.txt ERSSTv5_sst_DJF.nc: the ERSSTv5 boreal winter (December-February) SST field data (Huang et al., 2017) figs: the folder that includes figures Fig-1.pdf: Fig. 1 in the main text Fig-2.pdf: Fig. 2 in the main text Fig-3.pdf: Fig. 3 in the main text Fig-4.pdf: Fig. 4 in the main text References Cook, E. R., Woodhouse, C. A., Eakin, C. M., Meko, D. M., & Stahle, D. W. (2004). Long-Term Aridity Changes in the Western United States. Science, 306(5698), 1015–1018. https://doi.org/10.1126/science.1102586 Cook, E. R., Anchukaitis, K. J., Buckley, B. M., D’Arrigo, R. D., Jacoby, G. C., & Wright, W. E. (2010). Asian Monsoon Failure and Megadrought During the Last Millennium. Science, 328(5977), 486–489. https://doi.org/10.1126/science.1185188 Emile-Geay, J., Cobb, K. M., Mann, M. E., & Wittenberg, A. T. (2013). Estimating Central Equatorial Pacific SST Variability over the Past Millennium. Part II: Reconstructions and Implications. Journal of Climate, 26(7), 2329–2352. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00511.1 Fowler, A. M., Boswijk, G., Lorrey, A. M., Gergis, J., Pirie, M., McCloskey, S. P. J., et al. (2012). Multi-centennial tree-ring record of ENSO-related activity in New Zealand. Nature Climate Change, 2(3), 172–176. https://doi.org/10.1038/nclimate1374 Huang, B., Thorne, P. W., Banzon, V. F., Boyer, T., Chepurin, G., Lawrimore, J. H., et al. (2017). Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, Version 5 (ERSSTv5): Upgrades, Validations, and Intercomparisons. Journal of Climate, 30(20), 8179–8205. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0836.1 Li, J., Xie, S.-P., Cook, E. R., Morales, M. S., Christie, D. A., Johnson, N. C., et al. (2013). El Niño modulations over the past seven centuries. Nature Climate Change, 3(9), 822–826. https://doi.org/10.1038/nclimate1936 Morales, M. S., Christie, D. A., Villalba, R., Argollo, J., Pacajes, J., Silva, J. S., et al. (2012). Precipitation changes in the South American Altiplano since 1300 AD reconstructed by tree-rings. Climate of the Past, 8(2), 653–666. https://doi.org/10.5194/cp-8-653-2012 PAGES2k Consortium (2017). A global multiproxy database for temperature reconstructions of the Common Era. Scientific Data, 4, 170088. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.88 Tierney, J. E., Abram, N. J., Anchukaitis, K. J., Evans, M. N., Giry, C., Kilbourne, K. H., et al. (2015). Tropical sea surface temperatures for the past four centuries reconstructed from coral archives. Paleoceanography, 30(3), 2014PA002717. https://doi.org/10.1002/2014PA002717 Toohey, M., & Sigl, M. (2017). Volcanic stratospheric sulfur injections and aerosol optical depth from 500 BCE to 1900 CE. Earth System Science Data, 9(2), 809–831. https://doi.org/10.5194/essd-9-809-2017 Zhu, F., Emile-Geay, J. Hakim, G. J., Tardif, R., and Perkins., A., (2021). LMR Turbo (LMRt): a lightweight implementation of the LMR framework (0.8.0). Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.5205223 How to cite this repo This repo can be cited with DOI: 10.5281/zenodo.5716165.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3230,211

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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