Assessment of climate change on the Canadian prairies from downscaled GCM data
Notice bibliographique
Résumé
Climate data were taken from the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Second Generation Global Circulation Model (GCMII) and the more recently developed Canadian Coupled Global Circulation Model with aerosol (CGCM1‐A). The GCM output difference for a current and doubling CO2 concentration was used to modify a 30‐year historic time series. Regional climate change data under a doubling of CO2 were produced by downscaling to a grid of 50 by 50 km across Alberta, Saskatchewan and Manitoba. Two scenarios were produced containing GCM‐generated temperatures and precipitation. Results show that, across all three provinces, maximum air temperature is predicted to have a mean increase of 4.0° to 5.7°C (GCMII) and 2.5° to 3.3°C (CGCM1‐A) above climate normal values. Minimum air temperature is expected to have a mean increase of 5.0° to 5.6°C (GCMII) and 3.0° to 3.3°C (CGCM1‐A). Precipitation is predicted to have a mean increase of 29 to 36% (GCMII) and 3 to 7% (CGCM1‐A). Both the GCMII and CGCM1‐A indicate that central Alberta will benefit the most during the summer and winter from increased precipitation, the eastern Prairies, however, will see little change (winter) in precipitation with smaller increases (30 mm under GCMII) or a decrease (30 mm under CGCM1‐A). Overall, the CGCM1‐A results are more consistent than GCMII with historic large‐scale spatial patterns.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».