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Enregistrement W2173839187 · doi:10.1016/j.coldregions.2015.10.010

Analysis of long-term weather, snow and avalanche data at Glacier National Park, B.C., Canada

2015· article· en· W2173839187 sur OpenAlexafffundabout
Sascha Bellaire, Bruce Jamieson, Scott Thumlert, Jeff Goodrich, Grant Statham

Notice bibliographique

RevueCold Regions Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensParks CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésSnowpackGlacierSnowElevation (ballistics)Environmental sciencePrecipitationNational parkClimatologyClimate changeWeather stationPhysical geographySnow coverGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term changes of the global climate system have been observed. However, the effect of long-term changes in the climate system on avalanche hazard in mountainous areas remains inconclusive. For this study we analyzed long-term weather, snow cover, and avalanche data from Glacier National Park. Weather and snow cover data were measured at two sites (1315 m and 1905 m a.s.l.). The avalanche data were observed along the section of the Trans Canada Highway within the park. Meteorological data were analyzed by winter season, i.e. early, mid and late winter, represented by three-month periods between September and May. Increasing trends were found for the mean seasonal air temperature at both stations during the mid season. Trends for the solid precipitation rate were not significant, indicating no trend towards more rain events. Decreasing trends of the maximum snow depth were only found for the lower elevation station at Rogers Pass for the mid and late season, which is consistent with decreasing trends for all seasons of the mean 24-hour new snow amounts at the lower elevation and for the mid season at the higher elevation station at Mt. Fidelity. Due to uncertainty arising from changes in explosive control, we draw no conclusions regarding the regional change of avalanche activity. However, the weather and snowpack trends observed in Glacier National Park are consistent with longer time series from mountains with similar latitudes and elevations in France and Switzerland.

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)0,000
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 enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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