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Enregistrement W4414007320 · doi:10.5194/egusphere-2025-2685-rc1

Comment on egusphere-2025-2685

2025· peer-review· en· W4414007320 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryLawrence Livermore National LaboratoryCenter for Makroøkologi, Evolution og KlimaLeibniz-GemeinschaftScience and Technology Facilities CouncilNetherlands eScience CenterNational Nuclear Security AdministrationOffice of ScienceNational Centre for Earth ObservationEuropean Society for Medical OncologyGottfried Wilhelm Leibniz Universität HannoverBundesministerium für Bildung und ForschungUT-BattelleBiological and Environmental ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of EnergyEuropean CommissionEuropean Space AgencyDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Environment Research CouncilUK Research and InnovationHORIZON EUROPE Framework ProgrammeBattelleMet OfficeDeutsches Klimarechenzentrum
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. As Earth system models (ESMs) grow in complexity and in volumes of output data, there is an increasing need for rapid, comprehensive evaluation of their scientific performance. The upcoming Assessment Fast Track for the Seventh Phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP7) will require expeditious response for model analyses designed to inform and drive integrated Earth system assessments. To meet this challenge, the Rapid Evaluation Framework (REF), a community-driven platform for benchmarking and performance assessment of ESMs, was designed and developed. The initial implementation of the REF, constructed to meet the near-term needs of the CMIP7 Assessment Fast Track, builds upon community evaluation and benchmarking tools. The REF runs within a containerized workflow for portability and reproducibility and is aimed at generating and organizing diagnostics covering a variety of model variables. The REF leverages best-available observational datasets to provide assessments of model fidelity across a collection of diagnostics. All diagnostics were identified and finally selected with community involvement and consultation. Operational integration with the Earth System Grid Federation (ESGF) will permit automated execution of the REF for specific diagnostics as soon as model data are published on ESGF by the originating modelling centres. The REF is designed to be portable across a range of current computational platforms to facilitate use by modelling centres for assessing the evolution of model versions or gauging the relative performance of CMIP simulations before being published on ESGF. When integrated into production simulation workflows, results from the REF provide immediate quantitative feedback that allows model developers and scientists to quickly identify model biases and performance issues. After the REF is released to the community, its subsequent development and support will be prioritized by an international consortium of scientists and engineers, enabling a broader impact across Earth science disciplines. For instance, the REF will facilitate improvements to models and reductions in uncertainties for projections since ESMs are the main tool for studying the global Earth system. Production of reproducible diagnostics and community-based assessments are the key features of the REF that help to inform mitigation and adaptation policies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0320,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1560,117

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 GPT0,401
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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