Current progress on the LBA data-model intercomparison project (LBA-DMIP)
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of the LBA-DMIP is to understand how the different land-surface models (LSM) simulate the biogeochemical processes in the Amazon. Moreover, LBA-MIP is designed to research the land-surface processes over tropical and temperate regions of South America. Data analysis of carbon, energy and water fluxes measured by flux towers and resulting from models produce a consistent analysis of land surface budget. We integrate such information to evaluate a suite of land surface models over the Amazon and study the effects of land cover conversion from forest to savanna in that region. To accomplish these goals, LBA-MIP requires a data management system that will enable researches to access, understand, use and analyze large amount of diverse variables at multiple temporal and spatial scales. Based on the LBA-MIP goals, we have made an effort to make available drivers and ancillary information at the best quality possible for the modeling groups. Some of the issues with the data includes time-shifting, unrealistic precipitation and downward radiation among other problems that are now resolved. The final LBA-DMIP goal is to compare the ecosystem models that simulate energy, water and carbon fluxes over the LBA area and understand the land-atmosphere interactions from diurnal to interannual timescales. It also presents the opportunity to improve the representation of the Amazon region dynamics within the global and regional climatological frameworks. This work presents the current progress on the LBA-DMIP activities that includes observational data preparation and analysis of resulting simulations from more than 30 different land surface models across 8 LBA sites. Participating modeling groups are representing various parts of the globe including Brazil, USA, Canada and countries in Europe and Asia.
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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 | 0,022 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».