Comment on egusphere-2025-1091
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present the collective evaluation of the regional scale models that took part in the fourth edition of the Air Quality Model Evaluation International Initiative (AQMEII). The activity consists of the evaluation and intercomparison of regional scale air quality models run over North American (NA) and European (EU) domains in 2016 (NA) and 2010 (EU). The focus of the paper is ozone deposition. The collective consists in an operational evaluation (Dennis et al., 2010, namely a direct comparison of model-simulated predictions with monitoring data aiming at assessing model performance. Following the AQMEII protocol and Dennis et al. (2010), we also perform a probabilistic evaluation in the form of ensemble analyses and an introductory diagnostic evaluation. The latter, analyses the role of dry deposition in comparison with dynamic and radiative processes and land-use/land-cover types (LULC), in determining surface ozone variability. Important differences are found across deposition results when the same LULC is considered. Models use very different LULC masks, thus introducing an additional level of diversity in the model results. The study stresses that, as for other kinds of prior and problem-defining information (emissions, topography or land-water masks), the choice of a LULC mask should not be at modeller’s discretion. Furthermore, LULC should be considered as variable to be evaluated in any future model intercomparison, unless set as common input information. The differences in LULC selection can have a substantial impact on model results, making the task of evaluating deposition modules across different regional-scale models very difficult.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,209 | 0,138 |
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 ».