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Enregistrement W1730741918 · doi:10.1175/wcas-d-15-0032.1

A Summary of Recent National-Scale Lightning Fatality Studies

2015· article· en· W1730741918 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald L. Holle

Notice bibliographique

RevueWeather Climate and Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCase fatality rateLightning (connector)GeographyPopulationMeteorologyDemographyScale (ratio)SocioeconomicsEnvironmental healthMedicineCartographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a major difference in population-weighted lightning fatality rates between the lower fatality rates in developed countries and the higher fatality rates in developing countries. The large decrease in annual rates of population-weighted lightning fatalities in the United States is described over the last century. A similar large reduction in lightning fatality rates has occurred during recent years in Australia, Canada, Japan, and western Europe, where there has also been a change from a mainly rural agricultural society to a primarily urban society. An important accompanying aspect of the lower casualty rates has been the widespread availability of lightning-safe large buildings and fully enclosed metal-topped vehicles, as well as much greater awareness of the lightning threat, better medical treatment, and availability of real-time lightning information. However, lightning exposure for many people in lesser-developed countries is similar to that of a century ago in developed countries. The number of people living in these areas may be increasing in number, so the number of people killed by lightning may be increasing globally due to these socioeconomic factors. It can be difficult to locate national lightning fatality data because of their mainly obscure publication sources. The present paper synthesizes lightning fatality data from 23 published national-scale studies during periods ending in 1979 and later, and maps these fatality rates per million by continent.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0180,021
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations146
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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