MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2555877494 · doi:10.1038/srep37832

Meteotsunamis in the Laurentian Great Lakes

2016· article· en· W2555877494 sur OpenAlexaff
Adam J. Bechle, Chin H. Wu, David A. R. Kristovich, Eric J. Anderson, David J. Schwab, Alexander B. Rabinovich

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignWisconsin Sea Grant Institute, University of WisconsinUniversity of Wisconsin-MadisonNational Oceanic and Atmospheric AdministrationRussian Foundation for Basic ResearchNational Science Foundation
Mots-clésStormConvective storm detectionEnvironmental scienceSeasonalityClimatologySpring (device)GeographyGeologyMeteorologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generation mechanism of meteotsunamis, which are meteorologically induced water waves with spatial/temporal characteristics and behavior similar to seismic tsunamis, is poorly understood. We quantify meteotsunamis in terms of seasonality, causes, and occurrence frequency through the analysis of long-term water level records in the Laurentian Great Lakes. The majority of the observed meteotsunamis happen from late-spring to mid-summer and are associated primarily with convective storms. Meteotsunami events of potentially dangerous magnitude (height > 0.3 m) occur an average of 106 times per year throughout the region. These results reveal that meteotsunamis are much more frequent than follow from historic anecdotal reports. Future climate scenarios over the United States show a likely increase in the number of days favorable to severe convective storm formation over the Great Lakes, particularly in the spring season. This would suggest that the convectively associated meteotsunamis in these regions may experience an increase in occurrence frequency or a temporal shift in occurrence to earlier in the warm season. To date, meteotsunamis in the area of the Great Lakes have been an overlooked hazard.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations69
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetTropical and Extratropical Cyclones ResearchTravaux en français237 207