An open educational approach to teaching convection-resolving modeling with Cloud Model 1 (CM1)
Notice bibliographique
Résumé
We present our experiences from a two-week educational block course, first conducted at the University of Bonn during the 2023 winter semester, which introduced students to the nonhydrostatic, time-dependent, convection-resolving Cloud Model 1 (CM1). The course provided hands-on training in configuring and running CM1 simulations on a high-performance computing cluster, offering participants practical experience in the numerical modeling of moist convection. An introduction to three-dimensional visualization tools enabled students to transform simulation output into graphical representations, facilitating the interpretation of cloud dynamics.Pre- and post-course surveys demonstrated significant gains in students’ understanding of atmospheric processes and in transferable skills such as high-performance computing and data visualization. The course was structured in two parts: the first covered core concepts, while the second allowed students to apply their knowledge to independent research projects. Initially designed for meteorology students with a strong background in atmospheric science, the course is now being adapted for physics students at Western University. As part of this transition, new learning materials are being developed, and preliminary outcomes will be presented.The course has already led to several bachelor’s and master’s thesis projects, as well as undergraduate research experiences focused on severe convective storms in Canada. Many of the students involved in these projects have contributed as co-authors to the present work. All course materials are available as open educational resources (Schielicke, L., January 2024: Cloud Model 1 & Visualization-A Block course. ResearchGate, http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.30017.12642).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».