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Enregistrement W4402507706 · doi:10.5194/egusphere-2024-1291-ac2

Reply on RC2

2024· peer-review· en· W4402507706 sur OpenAlexaff
Benoit Lecavalier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this study we present the evolution of the Antarctic Ice Sheet (AIS) since the last interglacial. This is achieved by means of a history-matching analysis where a newly updated observational database (AntICE2, Lecavalier et al., 2023) was used to constrain a large ensemble of 9,293 model simulations. The Glacial Systems Model (GSM) configured with 38 ensemble parameters was history matched against observations of past ice extent, past ice thickness, past sea level, ice core borehole temperature profiles, present-day uplift rates, and present-day ice sheet geometry and surface velocity. Successive ensembles were used to train Bayesian Artificial Neural Network emulators. The parameter space was efficiently explored to identify the most relevant portions of the parameter space through Markov Chain Monte Carlo sampling with the emulators. The history matching ruled out model simulations which were inconsistent with the observational constraint database. During the Last Interglaciation (LIG), the AIS yielded several meters equivalent sea-level (mESL) grounded ice volume deficit relative to present with subsurface ocean warming during this period being the key uncertainty. At the global Last Glacial Maximum (LGM), the best-fitting sub-ensemble of AIS simulations reached an excess grounded ice volume relative to present of 9.2 to 26.5 mESL. Considering the data does not rule out simulations with an LGM grounded ice volume > 20 mESL with respect to present, the AIS volume at the LGM can partly explain the missing ice problem and help close the LGM sea-level budget. Moreover, during the deglaciation, the state space estimation of the AIS based on the GSM and near-field observational constraints allow only a negligible Antarctic Melt Water Pulse 1a contribution (-0.2 to 0.3 mESL).

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)0,021
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0180,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2160,160

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,327 · 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
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

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