The Fog Remote Sensing and Modeling Field Project
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.
Notice bibliographique
Résumé
A field project that includes surface observations, remote sensing, and forecast models provides a better understanding of fog-induced low visibility and improves the parameterization of fog microphysics. J l T he total economic loss associated with the impact of fog on aviation, marine, and land transportation can be comparable to those of winter storms. For example, in the pre-Christmas period of 20-23 December 2006, the British Airport Authority (BAA) reported that a blanket of fog and freezing fog over the United Kingdom (UK) forced 175,000 passengers to miss flights from its seven British airports, with Heathrow being the worst affected Early estimates suggested that this disruption to air travel cost British Airways at least 25 million The costs to stranded passengers in terms of money and inconvenience may be impossible to calculate. Previous studies have also shown that human and financial losses due to accidents related to fog episodes are very common. In Canada, approximately 50 people per year die because of motor vehicle accidents (Gultepe et al. 2007a) in which fog was a contributing factor (Transport Canada Report 2001). In describing ground transportation in Illinois, Westcott (2007) stated that approximately 4,000 accidents and 30 deaths occur annually under foggy conditions in Illinois, excluding the city of Chicago. In Europe, a major fog project called Cooperation in Field of Scientific and Technical Research (COST-722), with objectives of reducing economic loss and fatalities, was also created to develop advanced methods for very short-range forecasts of fog and low clouds m A dense fog event with low visibility values of about 50 m occurred on 27 Dec 2008. On this day, there was at snow on the ground in Toronto, Ontario, Canada when rain started at about 9:00 a.m. local time. The combina falling and snow on the ground with temperatures reaching up to I0C resulted in very dense fog in the boi
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle