Potentiel hydrométéorologique du schéma de surface canadien CLASS
Bibliographic record
Abstract
Le schéma de surface canadien (version 3.5) a été testé sous un sol agricole avec des observations provenant d’une station météorologique située dans un champ de pommes de terre. Les observations couvrent une saison complète en 2007, et la période de tubérisation du plant pour l’année 2010. Les performances du modèle sur les composantes des bilans énergétique et hydrique ont pu être évaluées. Sur les deux saisons à l’étude, le modèle a surestimé les flux latents et produit un flux de chaleur dans le sol de trop grande amplitude, comparativement à celui observé. L’évapotranspiration et le drainage produits par CLASS ont par la suite été comparés à ceux simulés par le modèle d’écoulement vertical BV3C, un sous-modèle du modèle hydrologique HYDROTEL. BV3C a semblé produire une évapotranspiration surestimée dont la dynamique ne suit pas celle observée. Finalement, une simulation dont les intrants météo ont été remplacés par le produit régional du modèle global multi-échelle, pour la même localisation, a été testée. Les composantes des bilans énergétique et hydrique simulés par CLASS et ISBA, un autre schéma de surface utilisé au Canada, ont pu être comparés. Lors de ce test, ISBA a montré un plus grand ruissellement que CLASS, ainsi que de faibles quantités d’eau drainée, en désaccord avec les observations disponibles.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".