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Enregistrement W6967540417 · doi:10.5281/zenodo.10278233

maureenjcohen/ExoPlaSim: New haze optical data and tutorial

2023· other· en· W6967540417 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEdinburgh Research Explorer · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetJovianPlanetRadiative transferAlbedo (alchemy)HazeAtmospheric radiative transfer codesCircumstellar habitable zoneStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PlaSim 3D general climate model, extended for terrestrial planets. This model contains the PlaSim GCM, as well as all necessary modifications to run tidally-locked planets, planets with substantially different surface pressures than Earth, planets orbiting stars with different effective temperatures, super-Earths, and more. This model also includes the ability to compute carbon-silicate weathering, dynamic orography through the glacier module (though only accumulation and ablation/evaporation/melting are included; glacial flow and spreading are not), and storm climatology. Future features will include support for multiple celestial light sources (e.g. for a habitable moon orbiting a Jovian planet, or circumbinary planets), coupling with N-body integrators such as REBOUND, and CO2 condensation. This release includes photochemical haze/dust transport and radiative transfer. Transport and radiative transfer schemes are described in "Haze optical depth in exoplanet atmospheres varies with rotation rate: Implications for observations," Cohen et al. (2024). Includes optical haze constants with corrected backscattering efficiencies, calculated based on data provided in He et al. 2023 and Corrales et al. 2023 for the stellar spectra of TRAPPIST-1 and Wolf 1061. A tutorial has been added demonstrating how to use the aerosol module, including references to the data sources.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,048

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,111 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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