Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The CESM2 Large Ensemble consists of 100 members at 1 degree spatial resolution covering the period 1850-2100 under CMIP6 historical and SSP370 future radiative forcing scenarios. Two separate sets of biomass burning emissions forcing files were used within the ensemble. Members 1-50 were forced with CMIP6 protocols identical to those used in Danabasoglu et al. (2020) in the paper for CESM2. For members 51-100, the most relevant species for biomass burning fluxes from the CMIP6 protocols were smoothed with an 11-year running mean filter, impacting the fluxes over the years 1990-2020.The CESM2 Large Ensemble uses a combination of different oceanic and atmospheric initial states to create ensemble spread as follows: Members 1-10: These begin from years 1001, 1021, 1041, 1061, 1081, 1101, 1121, 1141, 1161, and 1181 of the 1400-year pre-industrial control simulation. This segment of the control simulation was chosen to minimize drift.Members 11-90: These begin from 4 pre-selected years of the pre-industrial control simulation based on the phase of the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC). For each of the 4 initial states, there are 20 ensemble members created by randomly perturbing the atmospheric temperature field on the order of -14K. The chosen start dates (model years 1231, 1251, 1281, and 1301) sample AMOC and Sea Surface Height (SSH) in the Labrador Sea at their maximum, minimum and transition states.Members 91-100: These begin from years 1011, 1031, 1051, 1071, 1091, 1111, 1131, 1151, 1171, and 1191 of the 1400-year pre-industrial control simulation. This set includes the extensive "MOAR" output, which can be used to drive regional climate models.The initialization design allows assessment of oceanic (AMOC) and atmospheric contributions to ensemble spread, and the impact of AMOC initial-condition memory on the global earth system.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,813 |
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 découle