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Enregistrement W2016403685 · doi:10.3402/tellusa.v64i0.16226

Interactive lakes in the Canadian Regional Climate Model, version 5: the role of lakes in the regional climate of North America

2012· article· en· W2016403685 sur OpenAlex
Andrey Martynov, Laxmi Sushama, René Laprise, Katja Winger, B. Dugas

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTellus A Dynamic Meteorology and Oceanography · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensGDG EnvironnementEnvironment and Climate Change CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceClimate modelClimatologyDiurnal cyclePrecipitationClimate changeSnowTemperate climateSpring (device)Physical geographyGeologyOceanographyGeographyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two one-dimensional (1-D) column lake models have been coupled interactively with a developmental version of the Canadian Regional Climate Model. Multidecadal reanalyses-driven simulations with and without lakes revealed the systematic biases of the model and the impact of lakes on the simulated North American climate. The presence of lakes strongly influences the climate of the lake-rich region of the Canadian Shield. Due to their large thermal inertia, lakes act to dampen the diurnal and seasonal cycle of low-level air temperature. In late autumn and winter, ice-free lakes induce large sensible and latent heat fluxes, resulting in a strong enhancement of precipitation downstream of the Laurentian Great Lakes, which is referred to as the snow belt. The FLake (FL) and Hostetler (HL) lake models perform adequately for small subgrid-scale lakes and for large resolved lakes with shallow depth, located in temperate or warm climatic regions. Both lake models exhibit specific strengths and weaknesses. For example, HL simulates too rapid spring warming and too warm surface temperature, especially in large and deep lakes; FL tends to damp the diurnal cycle of surface temperature. An adaptation of 1-D lake models might be required for an adequate simulation of large and deep lakes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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