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Enregistrement W7162137069 · doi:10.82308/17435

A new one-year global lagrangian climatology of mass transport in the lowermost stratosphere

2013· dissertation· en· W7162137069 sur OpenAlexaboutno aff
Georgina Paull

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratosphereTropopauseDiabaticLagrangianBaroclinityTroposphereMass fluxMass transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the first year-long climatology of a new real-time global Lagrangian diagnostic system for stratosphere-troposphere exchange. This Environment Canada data set has been producing and archiving daily data since July 20th, 2010. A set of trajectories are calculated every day starting at 00:00UTC using the operational global forecast. They are seeded every 5 hPa between 600 and 10 hPa over the entire globe with even horizontal spacing of 55 km. We examine the mass fluxes across i) the dynamical tropopause,which is taken to be the 2 PVU iso-surface, and ii) the 380K temperature surface. Pole-ward of approximately 20o these two surfaces form a wedge called the Lowermost Stratosphere (LMS). The dynamics responsible for the transport across these two surfaces are very different. Mass flux across 380K, the upper surface, is driven by diabatic effects associated with the Brewer-Dobson circulation. Transport across the dynamical tropopause is dominated by quasi-isentropic mixing associated with baroclinic wave activity. The details of the transport across these two surfaces is known to determine the rate of injection of stratospheric ozone into the troposphere. This transport process is still today one of the major causes of uncertainty concerning the tropospheric ozone budget. Here we present the first one-year climatology of high-resolution global mass transport in the LMS, including geographical distributions and the Northern Hemispheric mass budgets, and will compare our results with previous studies.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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