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Enregistrement W4412413737 · doi:10.5194/egusphere-2025-82-ac2

Reply on RC2

2025· peer-review· en· W4412413737 sur OpenAlexaff
Mona Zolghadrshojaee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The tropical tropopause layer (TTL) is the transition region between the well-mixed convective troposphere and the radiatively controlled stratosphere and plays a crucial role for air mass transport between these layers. In this paper, we present updated trends of TTL and lower stratospheric temperature from radiosonde and Global Navigation Satellite System – Radio Occultation (GNSS-RO) data and evaluate temperature trends in the reanalysis data sets ERA5, JRA-3Q, and MERRA-2. Given its importance in determining the concentration of water vapor entering the stratosphere, we focused in particular on temperature trends at the cold point tropopause, which we determined from radiosonde observations by removing time-varying bias effects from trends based on unadjusted data. From 1980 to 2023, cold point tropopause cooling is shown in radiosondes, overestimated by JRA-3Q and underestimated by MERRA-2 and ERA5. Splitting into two periods reveals a shift in TTL temperature trends: cooling (1980–2001) to warming (2002–2023) across all datasets, highlighting post-2002 changes in tropical tropopause dynamics. Tropical upwelling estimates from the three reanalyses show opposite trends for 1980–2001 compared to 2002–2023 consistent with the cold point and lower stratosphere temperature trends. While the vertical residual circulation increased before 2000 consistent with cold point cooling, the circulation trends turned to zero (MERRA-2, JRA-3Q) or became positive (ERA5) after 2000 consistent with cold point warming. Between 2002–2023, GNSS-RO and reanalysis show significant warming at the cold point and lower stratosphere, aligning with observed patterns and seasonality. Warming trends anticorrelate with tropospheric cooling, strongest where upper troposphere cooling appears.

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)0,019
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0180,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1910,151

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,335 · 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
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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