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Enregistrement W2076837662 · doi:10.1175/2010jamc2312.1

Climatological Conditions of Lake-Effect Precipitation Events Associated with the New York State Finger Lakes

2010· article· en· W2076837662 sur OpenAlexaboutno aff
Neil F. Laird, Ryan A. Sobash, Natasha Hodas

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceClimatologyPeriod (music)Atmospheric sciencesGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A climatological analysis was conducted of the environmental and atmospheric conditions that occurred during 125 identified lake-effect (LE) precipitation events in the New York State Finger Lakes region for the 11 winters (October–March) from 1995/96 through 2005/06. The results complement findings from an earlier study reporting on the frequency and temporal characteristics of Finger Lakes LE events that occurred as 1) isolated precipitation bands over and downwind of a lake (NYSFL events), 2) an enhancement of LE precipitation originating from Lake Ontario (LOenh events), 3) an LE precipitation band embedded within widespread synoptic precipitation (SYNOP events), or 4) a transition from one type to another. In comparison with SYNOP and LOenh events, NYSFL events developed with the 1) coldest temperatures, 2) largest lake–air temperature differences, 3) weakest wind speeds, 4) highest sea level pressure, and 5) lowest height of the stable-layer base. Several significant differences in conditions were found when only one or both of Cayuga and Seneca Lakes, the largest Finger Lakes, had LE precipitation as compared with when the smaller Finger Lakes also produced LE precipitation. In addition, transitional events containing an NYSFL time period occurred in association with significantly colder and drier air masses, larger lake–air temperature differences, and a less stable and shallower boundary layer in comparison with those associated with solitary NYSFL events.

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 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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