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Enregistrement W6929989631 · doi:10.5281/zenodo.10656121

CliMA/CloudMicrophysics.jl: v0.16.0

2024· other· en· W6929989631 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueMetalloenzymes and iron-sulfur proteins
Établissements canadiensSemtech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeposition (geology)HomogeneousNucleationFilamentationSolverPlot (graphics)Gamma distributionLiquid water content

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CloudMicrophysics v0.16.0 Diff since v0.15.2 Merged pull requests: homogeneous freezing to parcel (#267) (@amylu00) lat heat of fus in parcel dT/dt and dSl/dt (#282) (@amylu00) water based deposition nucleation (#292) (@amylu00) Move P3 mass functions to src, add gamma functions to docs (#293) (@trontrytel) F_r = 0 exception fixed, mass tests updated (#298) (@anastasia-popova) Add shape parameters solver for P3 (#299) (@trontrytel) Cleanup in the landing page and docs (#302) (@trontrytel) unitless N_hat added, Float32 tests passing (#303) (@anastasia-popova) replacing Mohler AF with nucleation rate (#304) (@amylu00) add notice (#309) (@trontrytel) fix link (#311) (@trontrytel) dont show plot examples code in docs (#312) (@trontrytel) correct naming for abifm desert dust params (#314) (@amylu00) Refactor parameters to use ClimaParameters API (#315) (@nefrathenrici) Update Alpha_va and Gamma Functions (#317) (@anastasia-popova) Update to CLIMAParameters v0.9 and Thermodynamics v0.12 (#320) (@trontrytel) Closed issues: Update the github landing page (#152) Integrate homogeneous freezing in the parcel model (#183) check the sign in the aspect ratio power in terminal velocity (#220) Compute lambda and N_0 based on m(D), N_tot and q (#227) Gamma distribution in parcel missing factor of 1/3 (#276) Add gamma distribution option for deposition growth (#277) Use droplets for immersion freezing in parcel (#278) Update to the new CLIMAParameters (#286) Allow for zero rimed mass and volume (#289) Add documentation about shape parameters solve in P3 (#294) Add liquid - ice phase change to parcel model equations (#295) Add homogeneous freezing to parcel (#296) Add water activity based dust deposition parameterization (#297) Switch dust deposition parameterization to compute the rate (#307)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3240,310

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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