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Enregistrement W7154089340 · doi:10.5285/a33a7cc2d0a84e27a78b24d70fe257e4

CanESM5-1 output prepared for the Regional Aerosol Model Intercomparison Project (RAMIP)

2025· dataset· W7154089340 sur OpenAlexaboutno aff
Luke Fraser-Leach, Paul Kushner, Knut von Salzen, Neil Swart

Notice bibliographique

RevueNERC Environmental Data Service · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetCDFAerosolSea iceTransient (computer programming)Sea surface temperatureEarth system science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This collection contains data for Tier 1 simulations from the Regional Aerosol Model Intercomparison Project (RAMIP), produced using CanESM5-1. It contains NetCDF output from coupled transient simulations with global aerosol reductions, and with regional aerosol reductions over Africa and the Middle East, East Asia, North America and Europe, and South Asia. It also contains NetCDF output for a set of partner experiments with anthropogenic emissions for the year 2050 and fixed, pre-industrial, sea surface temperatures, sea ice extent, and land use. For a full description of the experiments, see: https://gmd.copernicus.org/articles/16/4451/2023/. The data are global, gridded data, from 01/01/2015 to 31/12/2051 for the coupled transient simulations. For the simulations with fixed sea surface temperatures, global, gridded data is provided for 30 years. CanESM5-1 is the Canadian Earth System Model version 5.1.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0250,025
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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 ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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