Validation of new operational package for the Lagrangian diagnosis of stratosphere-troposphere exchange
Bibliographic record
Abstract
Un nouvel outil de diagnostic d'échange stratosphère-troposphère (STE) a été développé pour Environment Canada et est devenu opérationnel en Juillet 2010, fournissant des prévisions quotidiennes de haute résolution à l'échelle globale. Cette thèse offre une validation complète des prévisions STE dans le contexte d'une campagne de ballons-sondes mesurant l'ozone, conduite à trois localisations dans l'Est du Canada du 12 Juillet au 4 Août 2010. Les prévisions STE sont calculées avec une méthode cinématique de trajectoires Lagrangiennes basée sur la sortie du modèle global à haute résolution GEM d'Environment Canada. Les observations et résultats du modèle montrent une fréquence d'intrusions profondes d'air stratosphérique bien plus grande que dans les études précédentes. Les données STE correspondent relativement bien aux observations au dessus de 500 hPa, mais elles sous-estiment la fréquence des évènements attaignant 700 hPa. Les sources d'erreurs sont possiblement: (1) des erreurs dans la prévision de GEM, (2) des erreurs dans l'identification de parcelle d'air d'origine stratosphérique et/ou (3) le manque de convection et de turbulence dans le modèle de trajectoire. Malgré ces sources d'erreurs, les données d'intrusions s'avèrent être une des meilleures sources disponible pour, entre autres, estimer la présente et controversée contribution stratosphérique au budget total d'ozone de la troposphère.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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".