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Enregistrement W6894316412 · doi:10.5683/sp3/jclm0o

ExoPlaSim models for "Climate uncertainties caused by unknown land distribution on habitable M-Earths"

2021· dataset· en· W6894316412 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)DecimalFraction (chemistry)Distribution (mathematics)High resolutionBar (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Files for the simulations in the paper "Climate uncertainties caused by unknown land distribution on habitable M-Earths." .nc files are the model outputs, .cfg files are ExoPlaSim configuration files that can be used to rerun our simulations, and .sra files are the landmaps used in the simulations. Outputs and landmaps are at T63 resolution unless otherwise stated, and are named according to the landmap class: SC for SubCont, SO for SubOcean, and RC for RandCont. The decimal number following the landmap class is the planet's land fraction on the dayside, such that, for example, a file beginning with SC-0.30 has a substellar continent occupying 60% of the dayside. The next part of the names refers to the simulation parameters: default (default parameters in the paper), S0-700 (instellation of 700W/m^2), Ts-2600 or Ts-3500 (stellar temperature of 2600 or 3500K), or pco2-100000 (0.1 bar of CO2). Subsequent characters represent iterations of models that previously crashed and do not affect the model setup. RC models all have default parameters. Letters are used to distinguish between RC models with the same land fraction but different landmaps.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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