Statistical post-processing of dynamical surface air temperature seasonal predictions using the leading ocean-forced spatial patterns
Bibliographic record
Abstract
Une approche statistique est utilisée dans le but de corriger des ensembles de prévisions saisonnières de la température de l'air à la surface (SAT) et à 850 hPa (T850) à partir d'un modèle dynamique global (GCM3). Le but de l'approche est de corriger des erreurs systématiques associées à la réponse du modèle aux deux principaux patrons reliés à la réponse de la température à la surface de l'océan (TSO) dans le Pacifique tropical. Les anomalies de la SAT (ou T850) reliées aux anomalies de la TSO sur le Pacifique tropical peuvent être obtenues à partir d'une analyse de décomposition des valeurs singulières (SVD). La méthode de post-traitement est appliquée aux moyennes d'ensemble de prévisions pour l'hiver. Ces ensembles de prévisions ont été fournis par le "Historical Forecasting Project" pour 30 hivers (1969 à 1998). Nous avons vérifié si la méthode statistique améliore les prévisions des patrons de la SAT (ou T850) associés à l'indice de l'oscillation du sud (SOI) ou à l'indice de l'Oscillation Atlantique Nord (NAO). Les résultats montrent que la méthode améliore les prévisions des patrons du SAT (ou T850) associés à l'indexe NAO. Par contre, les patrons du SAT (ou T850 ) associés au SOI, ne sont pas améliorés par le post-traitement statistique. Nous examinons aussi comment la méthode de post-traitement peut améliorer la qualité des prévisions “totale” i.e., quand toute la variabilité atmospherique est prise en compte, et non seulement celle associée aux indices SOI et NAO.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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 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".