Evaluation of northern hemisphere blocking climatology in the global environment multiscale (GEM) model and in the present and future climate as simulated by the CMIP5 models
Bibliographic record
Abstract
Les performances du modele Global Environment Multiscale (GEM), qui est le modele numerique operationel Canadien, a reproduire les variabilites atmospheriques de basse frequence sont evaluees en premier lieu dans le contexte de la climatologie de bloquage atmospherique dans l'hemisphere Nord. Afin de valider le modele, un algorithme de detection de bloquage qui est a la fois comprehensif et relativement simple est applique aux donnees atmospheriques. Les resultats montrent que la frequence maximum de bloquage au dessus de l'Atlantique Nord et l'Europe de l'Ouest est generalement sous-estimee et il y un delai dans la saison d'amplitude maximale puisqu'elle se produit au printemps au lieu de tard en hiver. De plus, la frequence de bloquage est generalement sur-estimee au dessus du Pacifique Nord. Il a ete trouve que les erreurs dans la frequence de bloquage sont grandement associees aux erreurs dans la circulation climatologique de l'atmosphere. En fait, les ondes stationnaires modelisees montrent un delai saisonnier dans le nombre d'onde zonal 1 et un deplacement vers l'Est des composantes du nombre d'onde zonal 2. Ayant confiance en la capacite de notre index pour identifier des bloquages atmospheriques, nous appliquons notre methodologie sur des analyses preliminaires de bloquage climatologique dans l'hemisphere Nord a partir d'un sous-ensemble de modeles climatologiques faisant partie du Coupled Model Inter-Comparison Project Phase 5 (CMIP5). Les integrations historiques revelent que la frequence maximale de bloquage sur l'Euro-Atlantique est generalement sous-estimee durant la saison froide et que la sur-estimation de la frequence maximale de bloguage sur le Pacifique se produit tout au long de l'annee dans certains modeles. En comparaison, les integrations de type RCP8.5 montrent un leger indice d'une reduction de la frequence de bloquage sur le Pacifique meme si aucune tendance significative en terme de duree de bloquage n'a ete trouvee.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".