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Enregistrement W2592649233 · doi:10.5539/mas.v11n4p80

Patterns of Urban Heat Island Effect in Adelaide: A Mobile Traverse Experiment

2017· article· en· W2592649233 sur OpenAlexvenueno aff
Ehsan Sharifi, Alì Soltani

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South AustraliaCRC for Low Carbon Living
Mots-clésUrban heat islandContext (archaeology)TraverseGeographyUrban areaUrban climateEconomic shortageVegetation (pathology)Environmental sciencePhysical geographyMeteorologyUrban planningEcologyArchaeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban structure, hard surfaces and shortage of vegetation cause an artificial temperature increase in cities, known as the urban heat island effect. This paper determines the daily patterns of urban heat in Adelaide, Australia. The near-surface temperature profile of Adelaide was mapped in 60 journeys alongside a straight cross route connecting Adelaide Hills to the West Beach between 26 July and 15 August 2013. Results indicate that the most intense urban-rural temperature differences occurred during midnight in Adelaide. However, the afternoon urban heat had more temperature variation in the urban area. In the late afternoon, the near-surface urban heat fluctuates by 2°C within three kilometres and by 1.2°C in just one kilometer. Afternoon heat stress can vary based on space configurations and urban surface covers. Afternoon heat stress causes the highest heat load on urban dwellers. A better understanding of daily urban heat variations in cities assists urban policy making and public life management in the context of climate change.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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