MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6930512369 · doi:10.5281/zenodo.13905744

Global 32-4 km variable-resolution mesh for the MPAS-Atmosphere model

2024· dataset· en· W6930512369 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetCDFGridAtmospheric researchFile formatData centerResearch centerTimelineBlock (permutation group theory)Mesh generation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This mesh was created by a collaboration between the Department of Energy’s Water Cycle and Climate Extremes Modeling (WACCEM) project and the Mesoscale and Microscale Meteorology (MMM) Laboratory at the National Science Foundation National Center for Atmospheric Research (NSF/NCAR). The mesh contains 1,830,914 horizontal grid cells. The circular refinement region has a radius of approximately 20 degrees. The 4-32km grid-spacing range aims to achieve convection-permitting resolution in the high-resolution domain and resolution sufficient for the jet stream and mid-latitude wave activities (Lu et al., 2015) in the low-resolution domain. The netcdf file "x8.1830914.grid.nc" includes the variables defining the global unstructured grid for the MPAS model as described in the MPAS Mesh Specification. Following the other MPAS mesh data, we provide graph.info.part.* files necessary for the Message Passing Interface (MPI) parallelism. For example, a simulation using 1024 MPI ranks will use graph.info.part.1024. For the number of MPI tasks not provided in this dataset, a user needs to create a new partitioning file using the METIS tool and the graph.info file as described in the MPAS user guide (available here). This data will also be available from the MPAS mesh website. The mesh generation is supported by the U.S. Department of Energy Office of Science Biological and Environmental Research (BER) as part of the Regional and Global Model Analysis Program Area. We acknowledge the use of computational resources of the National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC). The Pacific Northwest National Laboratory is operated for the Department of Energy by Battelle Memorial Institute under contract DE-AC05-76RL01830.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,010

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetIsotope Analysis in Ecology→Travaux en français237 207→