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Enregistrement W2606217459 · doi:10.1038/ncomms14996

Large near-term projected snowpack loss over the western United States

2017· article· en· W2606217459 sur OpenAlexafffund
John C. Fyfe, Chris Derksen, Lawrence Mudryk, Gregory M. Flato, Benjamin D. Santer, Neil C. Swart, N. P. Molotch, Xuebin Zhang, Hui Wan, Vivek K. Arora, John Scinocca, Yanjun Jiao

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésSnowpackHydropowerEnvironmental scienceForcing (mathematics)Surface runoffStreamflowSnowClimatologySTREAMSSnowmeltMagnitude (astronomy)Climate changeAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)MeteorologyGeographyDrainage basinEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peak runoff in streams and rivers of the western United States is strongly influenced by melting of accumulated mountain snowpack. A significant decline in this resource has a direct connection to streamflow, with substantial economic and societal impacts. Observations and reanalyses indicate that between the 1980s and 2000s, there was a 10-20% loss in the annual maximum amount of water contained in the region's snowpack. Here we show that this loss is consistent with results from a large ensemble of climate simulations forced with natural and anthropogenic changes, but is inconsistent with simulations forced by natural changes alone. A further loss of up to 60% is projected within the next 30 years. Uncertainties in loss estimates depend on the size and the rate of response to continued anthropogenic forcing and the magnitude and phasing of internal decadal variability. The projected losses have serious implications for the hydropower, municipal and agricultural sectors in the region.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations300
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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