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Enregistrement W4412546605 · doi:10.5194/gmd-18-4433-2025

Chempath 1.0: an open-source pathway analysis program for photochemical models

2025· article· en· W4412546605 sur OpenAlexafffund
Daniel Garduno Ruiz, Colin Goldblatt, Anne‐Sofie C. Ahm

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésOpen sourceChemistryPhotochemistryComputer scienceSoftwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We describe the development of Chempath, an open-source pathway analysis program for photochemical models. This algorithm can help understand the results of complex photochemical models by identifying the most important reaction chains (pathways) for the production and destruction of a species of interest in a reaction system. The algorithm can also quantify the contributions of the pathways to the production and destruction of a species. Chempath is an open-source Python re-implementation of the algorithm developed by Lehmann (2004). However, Chempath does not include the balance of concentration changes and reaction rates that Lehmann's algorithm uses to eliminate imbalances due to numerical errors. Instead, Chempath quantifies the contributions of these imbalances to the production and destruction of a species. We demonstrate how to apply Chempath to both a simple box model and a one-dimensional photochemical model, using a reaction system for Earth's present-day atmosphere. Chempath can identify well-known chemical mechanisms for O3 production and destruction in these models, suggesting that this algorithm can be applied to understand photochemical models of less-well-known atmospheres, like past and exoplanet atmospheres.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

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