Méthodes de désagrégation appliquées aux Modèles du Climat Global Atmosphère-Océan (MCGAO)
Bibliographic record
Abstract
La littérature scientifique de la dernière décennie contient un grand nombre de travaux qui détaillent le développement des méthodes de « désagrégation » (downscaling) de l’échelle globale à l’échelle hydrologique pour tenter d’estimer les impacts du changement global sur la disponibilité et la distribution des ressources en eau. Cet article présente une revue et une synthèse des méthodologies de « désagrégation climatique » présentées dans la littérature afin de simuler les réponses régionales au changement global du climat. L’accent est mis sur les avancées récentes et sur les problèmes reliés à l’application pratique des modèles dans les études d’impact. L’article présente également une discussion des avantages et limites des différentes approches, ainsi que quelques suggestions pour l’étude future des impacts du changement global sur les ressources en eau.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".