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Enregistrement W2090148369 · doi:10.1029/2001jd900060

Trends in sea level pressure across western Canada

2001· article· en· W2090148369 sur OpenAlexaboutno aff
Lawrence C. Nkemdirim, Dagmar Budikova

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticClimatologyEnvironmental scienceSea levelTrend analysisGeographyThe arcticPhysical geographyOceanographyGeologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines recent trends in sea level pressure (SLP) in western Canada. Time series of mean monthly SLP from each of 51 stations from 1956 to 1993 were analyzed for temporal and spatial trends using a number of analytical techniques, such as simple regression and correlation, trend surface analyzes, and geographical information system. Over the period, annual SLP declined at an average rate of 0.4 hPa/100 yr. Seasonal trends were clearly marked. In winter (December, January, February) and spring (March, April, May), SLP decreased at an average rate of 1.6 hPa/100 yr and 3.3 hPa/100 yr, respectively. The opposite trend was measured in the summer (+1.1 hPa/100 yr) and the fall (+2.3 hPa/100 yr). Trends in January and March were strongly negative (−9.7 hPa/100 yr and −4.3 hPa/100 yr, respectively). Equivalent values for July and October were +0.30 hPa/100 yr and +5.9 hPa/100 yr, respectively. All trends and their statistical significance levels amplified poleward. In general, trends were larger and more consistent in the Arctic and sub‐Arctic, and least in British Columbia and the southern prairies. These observations suggest a weakening of the Arctic High in the winter and spring which, if correct, is in agreement with recent mild winters in the Canadian Prairies and the Arctic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
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)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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