TOPKAPI-ETH Rio Santa model set-up for publication: 'Thin and ephemeral snow shapes melt and runoff dynamics in the Peruvian Andes'
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This data deposit contains the model files required to run TOPKAPI-ETH for the Rio Santa catchment. The set-up as saved here is suitable for running the model to produce the majority of the outputs associated with the paper 'Thin and ephemeral snow shapes melt and runoff dynamics in the Peruvian Andes'. This model set-up will produce the 'MB_26' outputs in the related dataset of the model outputs. With changes to the RS.TPK file to save only the daily snow grids it could also be used to produce the 'MB_27' model outputs saved in the same dataset. An overview of the model and the input and output data required is provided in the file TManual_Aug2013.pdf, and further details on the parameters and model outputs are provided in TOPKAPI-ETH Documentation.xlsx. Note these documents have not been fully updated, if you have questions please get in touch with Catriona Fyffe. How to run the model Download the files to your directory on your PC or HPC. Adjust filepaths as needed. Note that currently the filepaths are for Linux, so if you are running on Windows then you'll need to adjust the slashes too. File paths need to be updated in the RS.TPK file and in the run files (see step 5). Create outputs and log folders. The output folder should be in the form Outputs/MB_XX, and the filepath is set in RS.TPK under [SimOutput]. If you are running on an HPC system you may also need to create a folder for log files, as set in the TPK_slurm_wine.sh file. Check the model set-up and parameters. These are all adjusted in the RS.TPK file. See TOPKAPI-ETH Documentation.xlsx, TPK tab for help. Run the model. This can be done either from MATLAB using the file TPK_run.m (please adjust filepaths, then run the file) or using an HPC system in Linux, in this case TOPKAPI-ETH can be run in the Windows emulator Wine. An example Slurm script is available called TPK_slurm_wine.sh. Please adjust the filepaths and requirements as necessary for your system. You will then need to submit the job to your HPC system. Running TOPKAPI-ETH for your own catchment If you'd like to run TOPAKPI-ETH for your catchment then we highly recommend that you use the new version Topwatch. It is currently under development by the team at the Institute of Environmental Engineering, ETH Zurich. We would therefore ask you to get in touch with Prof. Peter Molnar for further information.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,020 |
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 ».