Comment on egusphere-2024-3737
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This manuscript presents an inter-comparison between existing tropospheric ozone column (TrOC) datasets obtained using combined limb and nadir observations, i.e. exploiting collocated stratospheric profile and total column information retrieved from limb and nadir satellite observations, respectively. In particular, seven datasets have been considered, covering the past two decades and consisting of monthly averaged time series with nearly global coverage. We perform a comparison in terms of climatology and seasonality, investigate the tropopause height used for the construction of each dataset and the related biases, and finally discuss long-term TrOC drift and trends. The overall goal of the study is to assess the consistency between the datasets and explore possible strategies to reconcile the differences between them. Despite uncertainties associated with the limb-nadir residual methodology and large biases between the mean values of the considered datasets, we show an overall agreement of TrOC morphology. We demonstrate that a thorough investigation of the drifts with respect to ground-based observations is needed to evaluate TrOC trends from satellite data and that long-term trends in specific regions can be consistently detected, as the positive trend of up to 1.5 DU per decade over Southeast Asia.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,242 | 0,195 |
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 ».