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Enregistrement W2257834482 · doi:10.5194/tc-10-329-2016

Snow and albedo climate change impacts across the United States Northern Great Plains

2016· article· en· W2257834482 sur OpenAlexaff
Steven R. Fassnacht, Mikaela Cherry, N. B. H. Venable, Freddy Saavedra

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterColorado State UniversityNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésSnowpackSnowAlbedo (alchemy)PrecipitationEnvironmental scienceSnowmeltClimatologyClimate changeAtmospheric sciencesPhysical geographyGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In areas with a seasonal snowpack, a warmer climate could cause less snowfall, a shallower snowpack, and a change in the timing of snowmelt, all which could reduce the winter albedo and yield an increase in net short-wave radiation. Trends in temperature, precipitation (total and as snow), days with precipitation and snow, and winter albedo were investigated over the 60-year period from 1951 to 2010 for 20 meteorological stations across the Northern Great Plains. This is an area where snow accumulation is shallow but persistent for most of the winter (November to March). The most consistent trends were minimum temperature and days with precipitation, both of which increased at a majority of the stations. Among the stations included, a decrease in the modelled winter albedo was more prevalent than an increase. There was substantial spatial variability in the climate trends. For most variables, the period of record used influenced the magnitude and sign of the significant trends.

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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,477

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations53
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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