The Atmosphere-Regolith-Vegetation Dynamic Global Vegetation Model (ARVE-DGVM)
Notice bibliographique
Résumé
This is the original version of the ARVE Dynamic Global Vegetation Model (ARVE-DGVM) that was developed in 2006-2012 by Joe R. Melton and Jed O. Kaplan. Model development started when Kaplan was working at the University of Bern and Melton was a graduate student at the University of Victoria. The work was continued at the EPFL upon awarding of an SNF Grant to Kaplan funding a PDF for Melton. The ARVE-DGVM was intended to have intermediate complexity somewhere between the LPJ-DGVM (Sitch et al., 2003) and the Community Land Model (CLM, versions 3.0, 3.5, and 4.0) including aspects of both models. ARVE-DGVM had a unique variable length timestep for calculating all biogeophysical and biogeochemical processes, and a daily timestep for allocation and other vegetation dynamics. The variable timestep was to facilitate comparison between the model results and carbon and water fluxes measured with eddy covariance, which are typically more reliable during daytime (when there is more turbulence and vertical transport) than at night and to allow a lower computational cost than a fixed high frequency timestep. The ARVE-DGVM did work, but was computationally relatively intensive for the timescales of simulations it was intended for and provided little performance increase over CLM. Further development of ARVE-DGVM largely stopped when the developers moved on to new positions and other research priorities. This version of ARVE-DGVM is provided for archival and research purposes. Most of the code modules were last updated between July 2010 and June 2011, which was the last period of active development on the code.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».