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Enregistrement W4410027887 · doi:10.5194/egusphere-2025-609-rc2

Comment on egusphere-2025-609

2025· peer-review· en· W4410027887 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Large volcanic eruptions can have significant climatic impacts. Due to their unpredictable nature, such eruptions can render operational decadal forecasts inaccurate. To benefit from the strong climate signals they exert, which enhance climate predictability, decadal forecasts must be rerun with updated estimates of the stratospheric sulfate aerosol evolution. Two tools to rapidly generate the volcanic forcings are the Easy Volcanic Aerosol (EVA, Toohey et al., 2016) and its updated version, EVA_H (Aubry et al., 2020). In order to validate the use of the volcanic forcings generated with these simple models in decadal forecasts, we compare the volcanic forcings generated with EVA and EVA_H with CMIP6 for the recent eruptions of Mount Agung (1963), El Chichón (1982) and Mount Pinatubo (1991) and investigate the consistency in their associated climate responses in decadal predictions produced with the BSC decadal forecast system. Our findings reveal differences in the magnitude and latitudinal structure of the forcings generated by EVA and EVA_H compared to the official CMIP6 forcings, particularly for the eruptions of Mount Agung and El Chichón. These differences in the volcanic forcings lead to some global and regional quantitative differences in the predicted radiative responses, as evidenced in variables like the top-of-atmosphere (TOA) net radiative fluxes, surface temperature, and lower stratospheric temperature. Despite these differences, comparing the predicted anomalies in those variables with observations, we show that either of the forcings considered allows to make skillful predictions after the major volcanic eruptions. Our study thus supports both EVA and EVA_H generated forcings as reasonable choices for predicting the post-volcanic radiative responses.

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)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
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 savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0160,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2480,150

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 GPT0,402
Écart entre enseignants0,336 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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