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Enregistrement W899762373

A MESO-β SCALE SIMULATION OF THE EFFECTS OF BOREAL FOREST ECOSYSTEM ON THE LOWER ATMOSPHERE

2001· article· en· W899762373 sur OpenAlexaff
Wang Hanjie, LI Aloysius, LO Modeling

Notice bibliographique

Revue气象学报(英文版) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaEnvironmental scienceBorealBoreal ecosystemAtmosphere (unit)Land coverAtmospheric sciencesPlanetary boundary layerEcosystemLeaf area indexMeteorologyGeographyGeologyLand useEcologyTurbulenceForestry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the Intensive Field Campaign(IFC-1)data of Boreal Ecosystem-Atmosphere Study (BOREAS).a three-dimensional meso-β scale model is used to simulate the effect of boreal forests on the lower atmosphere.A fine horizontal resolution of 2 km×2 km is used in order to distinguish the vegetative heterogeneity in the boreal region.A total of 20×25 grid points cover the entire sub- modeling area in BOREAS' South Study Area(SSA).The ecosystem types and their coverage in each grid square are extracted from the North American Land Cover Characteristics Data Base (NALCCD)generated by the U.S.Geographical Survey(USGS)and the University of Nebraska- Lincoln(UNL).The topography of the study area is taken from the Digital Elevation Map(DEM) of USGS.The model outputs include the components of the energy balance budget within the canopy and at the ground.the turbulence parameters in the atmospheric boundary layer and the wind. temperature and humidity profiles extending up to a height of 1500 m.In addition to the fine time and spatial step,the unique feature of the present model is the incorporation of both dynamic and biological effects of the Boreal forest into the model parameterization scheme.The model results compare favorably with BOREAS' IFC-1 data in 1994 when the forest was in the luxuriant growing period.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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