Cloud-to-Ground Lightning in Canada: 1999 - 2008
Notice bibliographique
Résumé
Cloud-to-ground (CG) lightning is a major cause of severe weather-related fatalities and injuries (Mills et al. 2009; Curran et al. 2000), property and infrastructure damage (Holle et al. 1996; Mills et al., 2008), forest fires (Stocks et al., 2002), and interruptions in or damage to electric power transmission and distribution systems (Cummins et al. 1998a). Several shortduration, limited-area studies have previously been conducted in Canada using provincial, territorial or private-sector lightning detection networks. Shortly after the Canadian Lightning Detection Network (CLDN) was established in 1998, the first national picture of lightning activity for the period 1989-1999 appeared in a Canadian Geographic article (Lanken, 2000). Lightning hotspots were shown to occur over the Prairie Provinces and southern Ontario. The first analysis of lightning characteristics across Canada was published by Burrows et al. (2002). Although only three years’ data were available for that study, a complex pattern emerged, showing strong regional, diurnal and seasonal features. This paper presents an updated climatology of cloud-ground lightning over Canada for 1999-2008 at a resolution of 20 km as detected by the CLDN. We highlight some of the main findings for flash density, occurrence, polarity, multiplicity, and first-stroke peak current. Due to the length of the material we cannot show the entire analysis. This is the subject of two papers in the peer review process at the time of this writing. For the sake of brevity we do not have a separate section summarizing conclusions here. 2. DATA and ANALYSIS
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».