The Ontario Winter Lake-Effect Systems Field Campaign: Scientific and Educational Adventures to Further Our Knowledge and Prediction of Lake-Effect Storms
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
Abstract Intense lake-effect snowstorms regularly develop over the eastern Great Lakes, resulting in extreme winter weather conditions with snowfalls sometimes exceeding 1 m. The Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign sought to obtain unprecedented observations of these highly complex winter storms. OWLeS employed an extensive and diverse array of instrumentation, including the University of Wyoming King Air research aircraft, five university-owned upper-air sounding systems, three Center for Severe Weather Research Doppler on Wheels radars, a wind profiler, profiling cloud and precipitation radars, an airborne lidar, mobile mesonets, deployable weather Pods, and snowfall and particle measuring systems. Close collaborations with National Weather Service Forecast Offices during and following OWLeS have provided a direct pathway for results of observational and numerical modeling analyses to improve the prediction of severe lake-effect snowstorm evolution. The roles of atmospheric boundary layer processes over heterogeneous surfaces (water, ice, and land), mixed-phase microphysics within shallow convection, topography, and mesoscale convective structures are being explored. More than 75 students representing nine institutions participated in a wide variety of data collection efforts, including the operation of radars, radiosonde systems, mobile mesonets, and snow observation equipment in challenging and severe winter weather environments.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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