Amélioration des prévisions d'ensemble des débits sur la France de SAFRAN-ISBA-MODCOU
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A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette thèse était d'améliorer les performances des prévisions d'ensemble hydrologiques du modèle SAFRAN-ISBA-MODCOU (SIM) de Météo-France. D'abord, la Prévision d'Ensemble ARPEGE (PEARP) a été utilisée (en remplacement de l'EPS à 10 jours du CEPMMT). Une étude statistique comparative à courte échéance des deux forçages météorologiques désagrégés et prévisions de débits a été réalisée. Ensuite, les états initiaux des prévisions d'ensemble de débits ont été améliorés par une assimilation des débits dans SIM-analyse (qui initialise le système ensembliste). Le but est d'améliorer les simulations de débits en modifiant l'humidité du sol avec la méthode du Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Plusieurs configurations ont été testées et ont montré une nette amélioration des simulations de débits. Enfin, on a quantifié l'impact de cette assimilation de débits sur les deux systèmes de prévisions d'ensemble des débits. L'amélioration est significative, même à moyenne échéance
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it