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Enregistrement W1612790909 · doi:10.1002/9780470057339.vnn123

Climate Change and North American Great Plains' Drought

2012· other· en· W1612790909 sur OpenAlexaffabout
David Sauchyn, Barrie Bonsal

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Environmetrics · 2012
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesClimate Extremes
Mots-clésClimate changeNorthern HemisphereGeographyPeriod (music)ClimatologyLatitudeNatural (archaeology)Southern HemispherePhysical geographyEcologyArchaeologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since human activities and ecosystem health are dependent on adequate, reliable water supplies, droughts pose a serious threat to society and the environment. Over much of the Northern Hemisphere high latitudes, droughts are a recurrent feature of the natural climate as evidenced from direct measurements during the instrumental period, and as inferred from paleo‐reconstructions dating back several centuries. However, concern has been expressed regarding climate‐change impacts on future drought frequency, duration, and severity over various regions of the world and in particular, continental interior regions at high latitudes. This article synthesizes relevant scientific research regarding drought in the North American Great Plains, and the Canadian Prairies in particular. First, we review existing knowledge regarding the large‐scale atmospheric causes of North American drought. This is followed by a synopsis of past trends and variability of drought occurrence in the instrumental and paleo record. We then summarize research on the future drought in a changing climate. This article concludes with the identification of major research gaps that will aid in the ability to understand and predict future changes to Great Plains' droughts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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