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Enregistrement W6949744841 · doi:10.5281/zenodo.15297284

Model outputs for publication 'Thin and ephemeral snow shapes melt and runoff dynamics in the Peruvian Andes '

2025· dataset· en· W6949744841 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCentrEau - Quebec Water Management Research Centre
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación TecnológicaNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUK Research and Innovation
Mots-clésTable (database)SnowSurface runoffEphemeral keyGlacierHydrology (agriculture)Replication (statistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These are the outputs of the TOPKAPI-ETH model associated with the publication 'Thin and ephemeral snow shapes melt and runoff dynamics in the Peruvian Andes'. The main folders are MB_26, which contains the model outputs for the majority of the analysis, and MB_27 which contains the daily snow grids for the analysis of the snow cover only. They were produced by seperate model runs with the same set-up. These files were created by running the TOPAKPI-ETH set-up which is saved at: 10.5281/zenodo.15301957. The code to analyse these data are available on Zenodo at 10.5281/zenodo.15341457. This will allow the replication of the figures presented in the paper. Details of the contents of each of these files, including the variables saved and their units, can be found in the included pdf TManual_Aug2013.pdf. Links to the relevant table in this document are given below. The files within MB_26 include: glacier_reservoirs.ts > Volumes of snow and ice melt from every simulated glacier, and the discharges from these storages, see Table 18.3 gmb_by_area.ts > Glacier mass balance for all cells per glacier (mm w.e. cumulative) qchan.cell.ts > Hourly discharge from selected stream locations in the catchment, in m^3 s^-^1 reservoirs.ts > Output of the reservoirs in the catchment, see Table 18.4 simulation.tpk > The run file for the model, containing all set-up selections and parameters. TOPKAPI-ETH.log > Log file for the model during the run. TOPKAPI-ETH.xml > Model run file. outputgcl > Timeseries outputs (hourly) from specific cells selected in the catchment, see Table 18.2. The cell number is associated with a grid cell location defined in the RS_CEL.asc file, this file is available in the analysis files at: 10.5281/zenodo.15341457 under Point_analysis>GRID_Data. xxxx.cell (175 files, xxxx = cell number) outputmaps > Gridded outputs at either a monthly or annual timestep saved for the whole model grid. Each file within a folder is a timestep. See Table 18.8. Note that annual files are saved per hydrological year (on the 31st October of each year) and monthly files are saved on the last day of the month. Glacier dynamics files don't save until the 2nd year. soil_a > yyyymmddtttt_PercolA.asc (156 files); yyyymmddtttt_QSoilAChan.asc (156 files); yyyymmddtttt_QSoilSoilA.asc (156 files) soil_b > yyyymmddtttt_PercolB.asc (156 files); yyyymmddtttt_QSoilBChan.asc (156 files); yyyymmddtttt_QSoilSoilB.asc (156 files) state@date > yyyymmddtttt_GlaThickSTT.asc (13 files); yyyymmddtttt_GMB.asc (13 files); yyyymmddtttt_SnowHSTT.asc (13 files) surface > yyyymmddtttt_Exfiltr.asc (156 files); yyyymmddtttt_Infiltr.asc (156 files); yyyymmddtttt_QSurfChan.asc (13 files); yyyymmddtttt_QSurfSurf.asc (156 files); yyyymmddtttt_VolSurf.asc (156 files) temperature > yyyymmddtttt_Temp.asc (156 files) albedo > yyyymmddtttt_Albedo.asc (156 files) channel > yyyymmddtttt_QChan.asc (156 files); yyyymmddtttt_VolChan.asc (156 files) et > yyyymmddtttt_ETAinterc.asc (156 files); yyyymmddtttt_ETArain.asc (156 files); yyyymmddtttt_ETAsoil.asc (156 files); yyyymmddtttt_ETAsurf.asc (156 files); yyyymmddtttt_ETAtot.asc (156 files); yyyymmddtttt_ETP.asc (156 files); glaciers > yyyymmddtttt_MeltG.asc (156 files); yyyymmddtttt_snow2ice.asc (12 files); glaciers_dynamics > yyyymmddtttt_gdgmb.asc (12 files); yyyymmddtttt_gdh0.asc (12 files); yyyymmddtttt_gdh1.asc (12 files); yyyymmddtttt_gdic.asc (12 files); glaciers_stt > yyyymmddtttt_GlaThickStt.asc (156 files); yyyymmddtttt_GMBStt.asc (12 files); grav_snowrd > yyyymmddtttt_SnowRD.asc (156 files); groundwater > yyyymmddtttt_QGwChan.asc (156 files); yyyymmddtttt_QGwGw.asc (156 files); precipitation > yyyymmddtttt_Prec.asc (156 files); yyyymmddtttt_Rain.asc (156 files); yyyymmddtttt_SnowP.asc (156 files); radiation > yyyymmddtttt_GICS.asc (156 files); yyyymmddtttt_GICT.asc (156 files); snow_pack > yyyymmddtttt_MeltS.asc (156 files); yyyymmddtttt_SnowH.asc (156 files); snow_pack_stt > yyyymmddtttt_SnowHStt.asc (156 files); > Outputs for selected subcatchments. Note that outputs of downstream catchments do not include the upstream components, this is corrected in the analysis code. See Table 18.1. The catchment outlines are given in Figure 1a of the main paper. 1.catchment.ts > Rio Santa catchment 2.catchment.ts > Cuchillacocha catchment 3.catchment.ts > Casa de Aqua catchment 4.catchment.ts > Pumapampa catchment 5.catchment.ts > Pachacoto catchment 6.catchment.ts > Llanganuco catchment 7.catchment.ts > Querococha catchment The files within MB_27 include: glacier_reservoirs.ts > Volumes of snow and ice melt from every simulated glacier, and the discharges from these storages, see Table 18.3 gmb_by_area.ts > Glacier mass balance for all cells per glacier (mm w.e. cumulative) qchan.cell.ts > Hourly discharge from selected stream locations in the catchment, in m^3 s^-^1 reservoirs.ts > Output of the reservoirs in the catchment, see Table 18.4 simulation.tpk > The run file for the model, containing all set-up selections and parameters. TOPKAPI-ETH.log > Log file for the model during the run. TOPKAPI-ETH.xml > Model run file. outputgcl > Timeseries outputs (hourly) from specific cells selected in the catchment, see Table 18.2. The cell number is associated with a grid cell location defined in the RS_CEL.asc file, this file is available in the analysis files at: 10.5281/zenodo.15341457 under Point_analysis>GRID_Data. xxxx.cell (175 files, xxxx = cell number) outputmaps > Gridded outputs at either a daily (SnowH) or annual timestep (others) saved for the whole model grid. Each file within a folder is a timestep. See Table 18.8. Note that annual files are saved per hydrological year (on the 31st October of each year). Glacier dynamics files don't save until the 2nd year. state@date > yyyymmddtttt_GlaThickSTT.asc (13 files); yyyymmddtttt_GMB.asc (13 files); yyyymmddtttt_SnowHSTT.asc (13 files) glaciers > yyyymmddtttt_snow2ice.asc (12 files); glaciers_dynamics > yyyymmddtttt_gdgmb.asc (12 files); yyyymmddtttt_gdh0.asc (12 files); yyyymmddtttt_gdh1.asc (12 files); yyyymmddtttt_gdic.asc (12 files); snow_pack > yyyymmddtttt_SnowH.asc (3652 files); > Outputs for selected subcatchments. Note that outputs of downstream catchments do not include the upstream components, this is corrected in the analysis code. See Table 18.1. The catchment outlines are given in Figure 1a of the main paper. 1.catchment.ts > Rio Santa catchment 2.catchment.ts > Cuchillacocha catchment 3.catchment.ts > Casa de Aqua catchment 4.catchment.ts > Pumapampa catchment 5.catchment.ts > Pachacoto catchment 6.catchment.ts > Llanganuco catchment 7.catchment.ts > Querococha catchment

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,478

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1430,046

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,235 · 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 ».

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