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Enregistrement W1996708446 · doi:10.1002/joc.1722

The influence of low‐level thermal inversions on estimated melt‐season characteristics in the central Canadian Arctic

2008· article· en· W1996708446 sur OpenAlexafffundabout
Krystopher J. Chutko, Scott F. Lamoureux

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNet
Mots-clésLapse rateClimatologyArcticSnowAtmospheric sciencesEnvironmental sciencePlateau (mathematics)Altitude (triangle)Inversion (geology)Siberian HighThe arcticStructural basinSurface air temperatureGeologyClimate changeGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Daily vertical temperature gradients were examined in order to infer melt‐event characteristics at an elevation relevant to basin‐scale snow and plateau ice‐melt studies in the Canadian Arctic. Surface and upper‐air temperature data from Resolute, Cornwallis Island, was used to estimate vertical lapse rates up to 300 m asl, and to identify the presence of inversions at that altitude. Lapse rates vary throughout the melt season and are substantially less than typically published generalized values. Thermal inversions are more frequent during the melt season than in the periods immediately before and after, suggesting a strong control on intraseasonal temperature patterns. In July, the period of maximum temperature in the Arctic, inversion frequency is highest and closely related to calculated melting degree‐days. Results show that increased summer mean temperature resulted in a substantial lengthening of estimated melt events, as opposed to increased event intensity. Increased inversion frequency leading to shallower vertical lapse rates since the late 1980s is speculated to be the result of synoptic‐scale climate patterns, and is potentially an important meteorological mechanism for enhanced glacial melt since the late 1980s. Copyright © 2008 Royal Meteorological Society

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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